Python并发编程与异步IO：提升系统性能

# 第一章：理解并发编程

## 1.1 什么是并发编程
## 1.2 并发编程的优势与挑战
## 1.3 Python中的并发编程概述
# 第二章：多线程与多进程

## 2.1 理解多线程与多进程的概念

多线程与多进程是并发编程中常用的两种方式，它们可以让程序实现同时执行多个任务的效果，提高程序的效率和性能。

### 多线程
- 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。
- 多线程指在同一时间内执行多个线程，可以充分利用多核处理器的优势，加快程序的运行速度。
- 在Python中，可以使用`threading`模块来创建和管理线程。下面是一个简单的多线程示例：

import threading
import time

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)
        time.sleep(1)

t1 = threading.Thread(target=print_numbers)
t1.start()

### 多进程
- 进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。
- 多进程指在同一时间内执行多个进程，每个进程拥有独立的内存空间，相互之间不受影响。
- 在Python中，可以使用`multiprocessing`模块来创建和管理进程。下面是一个简单的多进程示例：

import multiprocessing
import time

def count_down(n):
    while n > 0:
        print('Count down', n)
        n -= 1
        time.sleep(1)

p1 = multiprocessing.Process(target=count_down, args=(5,))
p1.start()

## 2.2 Python中的多线程编程

Python提供了`threading`模块来支持多线程编程，通过创建线程对象并调用`start`方法来实现多线程。此外，还可以使用锁（`Lock`）、条件变量（`Condition`）、信号量（`Semaphore`）等工具来实现线程同步。

下面是一个简单的多线程示例，演示了使用`threading`模块创建线程并实现线程同步的过程：

import threading
import time

total = 4
lock = threading.Lock()

def create_items_1():
    global total
    for _ in range(10):
        time.sleep(2)
        lock.acquire()
        total += 1
        lock.release()
    print('10 items created')

def create_items_2():
    global total
    for _ in range(7):
        time.sleep(1)
        lock.acquire()
        total += 1
        lock.release()
    print('7 items created')

def limit_items():
    global total
    while total < 20:
        time.sleep(2)
    print('Too many items')

creator1 = threading.Thread(target=create_items_1)
creator2 = threading.Thread(target=create_items_2)
limitor = threading.Thread(target=limit_items)

creator1.start()
creator2.start()
limitor.start()

creator1.join()
creator2.join()
limitor.join()

print('Final total:', total)

## 2.3 Python中的多进程编程

Python提供了`multiprocessing`模块来支持多进程编程，通过创建进程对象并调用`start`方法来实现多进程。此外，还可以使用队列（`Queue`）、管道（`Pipe`）等工具来实现进程间通信。

下面是一个简单的多进程示例，演示了使用`multiprocessing`模块创建进程并实现进程间通信的过程：

import multiprocessing

def calculate_square(numbers, result, value):
    for idx, n in enumerate(numbers):
        result[idx] = n * n + value

if __name__ == "__main__":
    numbers = [2, 3, 5]
    result = multiprocessing.Array('i', 3)

    p1 = multiprocessing.Process(target=calculate_square, args=(numbers, result, 5))
    p1.start()
    p1.join()

    print('Result:', result[:])

## 2.4 多线程与多进程的适用场景与注意事项

- 多线程适用于I/O密集型任务，如网络请求、文件操作等，能够充分利用等待数据的时间。
- 多进程适用于CPU密集型任务，如复杂的数学计算、图像处理等，能够充分利用多核处理器的优势。