Python函数并发编程：多线程和多进程的性能提升之道

# 1. 并发编程简介**

并发编程是一种编程技术，它允许程序同时执行多个任务。在Python中，有两种主要的并发编程方式：多线程和多进程。

**多线程**创建多个线程，每个线程都独立执行自己的任务。线程共享相同的内存空间，因此它们可以轻松地共享数据。但是，线程也容易发生竞争条件，即当多个线程同时尝试访问同一资源时。

**多进程**创建多个进程，每个进程都有自己的独立内存空间。进程之间不能直接共享数据，但它们可以通过进程间通信（IPC）机制进行通信。多进程比多线程更稳定，但创建和销毁进程的开销也更大。

# 2. 多线程编程

### 2.1 多线程的基本原理

多线程是一种并发编程技术，它允许在一个进程中同时执行多个任务。每个线程都是一个独立的执行流，拥有自己的栈和局部变量，但共享进程的全局变量和资源。

在 Python 中，可以使用 `threading` 模块创建和管理线程。`threading.Thread` 类表示一个线程，其构造函数接受一个可调用的对象（如函数或方法）和可选参数，如线程名称和启动参数。

import threading

def worker(num):
    """线程工作函数"""
    print(f"Worker {num}: Starting")
    # 执行一些任务
    print(f"Worker {num}: Finishing")

# 创建并启动线程
threads = []
for i in range(5):
    thread = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    threads.append(thread)
    thread.start()

# 等待所有线程完成
for thread in threads:
    thread.join()

### 2.2 线程同步机制

当多个线程共享资源时，需要使用同步机制来协调对资源的访问，防止数据竞争和不一致。Python 提供了以下同步原语：

- **锁（Lock）：** 互斥锁，一次只能有一个线程持有锁，其他线程必须等待。
- **信号量（Semaphore）：** 限制同时访问资源的线程数量。
- **事件（Event）：** 用于通知线程某个事件已发生。
- **条件变量（Condition）：** 允许线程等待特定条件满足。

import threading

# 创建一个锁
lock = threading.Lock()

def worker(num):
    """线程工作函数"""
    with lock:
        # 临界区，只允许一个线程同时执行
        print(f"Worker {num}: Starting")
        # 执行一些任务
        print(f"Worker {num}: Finishing")

# 创建并启动线程
threads = []
for i in range(5):
    thread = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    threads.append(thread)
    thread.start()

# 等待所有线程完成
for thread in threads:
    thread.join()

### 2.3 线程池的使用

线程池是一种管理线程集合的机制，可以提高线程创建和销毁的效率。Python 的 `concurrent.futures` 模块提供了 `ThreadPoolExecutor` 类，用于创建线程池。