多线程与多进程编程：提升抢票脚本效率

# 2.1 为什么需要并发编程？

并发编程是指多个计算机处理单元同时执行多个计算任务的编程模式。为什么我们需要并发编程呢？首先，程序的串行执行会导致资源的低效利用和性能下降。通过并发编程，可以将任务分解为多个子任务并行执行，提高系统的利用率和响应速度。其次，并发编程可以更好地利用多核处理器的优势，实现程序的加速。另外，并发编程也能更好地满足对系统实时性要求的场景，例如网络通信、图形处理等。总之，并发编程可以提高系统的性能、响应速度和资源利用率，是现代软件开发中不可或缺的重要部分。

# 2. 多线程编程实践

#### 3.1 多线程的创建与运行

在进行多线程编程时，首先需要了解如何创建和运行多个线程。线程是程序中独立执行的路径，可以同时执行不同的任务，提高程序的效率和响应速度。

##### 3.1.1 线程的创建方式

线程的创建方式通常有两种：继承Thread类和实现Runnable接口。继承Thread类需要重写run方法，而实现Runnable接口则需实现run方法，可以在这个方法里编写线程执行的任务。

import threading

# 方法一：继承Thread类
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        print("Thread is running")

t1 = MyThread()
t1.start()

# 方法二：实现Runnable接口
class MyRunnable:
    def run(self):
        print("Runnable is running")

t2 = threading.Thread(target=MyRunnable())
t2.start()

##### 3.1.2 线程调度与控制

线程调度是指操作系统管理和分配线程执行的顺序的过程。可以使用join方法来控制线程的执行顺序，让主线程等待子线程执行完毕后再继续执行。

import threading
import time

def my_task():
    print("Task is running")
    time.sleep(2)

t1 = threading.Thread(target=my_task)
t1.start()
t1.join()  # 主线程等待t1执行完毕后再继续
print("Main thread continues")

##### 3.1.3 线程的生命周期管理

线程的生命周期包括新建（New）、就绪（Runnable）、运行（Running）、阻塞（Blocked）和终止（Terminated）等状态。可以通过Thread对象的is_alive方法获取线程的状态。

import threading

def my_task():
    print("Task is running")

t1 = threading.Thread(target=my_task)
print(t1.is_alive())  # 输出False，线程未启动
t1.start()
print(t1.is_alive())  # 输出True，线程正在运行
t1.join()
print(t1.is_alive())  # 输出False，线程执行完毕

#### 3.2 多线程中的共享资源管理

在多线程编程中，线程之间共享资源会存在竞争和冲突的问题。需要合理使用同步机制来保证共享资源的正确访问，以避免数据不一致等问题。

##### 3.2.1 同步机制：锁的应用

使用锁可以控制多个线程对共享资源的访问，保证在同一时刻只能有一个线程访问共享资源，避免数据竞争。

import threading

counter = 0
lock = threading.Lock()

def update_counter():
    global co