Python代码并发编程:探索多线程和多进程(实战案例解析)
发布时间: 2024-06-19 07:50:43 阅读量: 12 订阅数: 13 ![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/col_vip.0fdee7e1.png)
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# 1. 并发编程基础
并发编程是一种编程范式,它允许一个程序同时执行多个任务。它通过创建和管理多个执行线程或进程来实现。
### 并发与并行的区别
并发和并行是两个密切相关的概念,但它们之间存在细微差别。并发是指同时执行多个任务,而并行是指使用多个处理器或核心同时执行多个任务。并发可以在单核系统上实现,而并行则需要多核系统。
### 多线程的优点和缺点
多线程是并发编程的一种形式,它通过创建多个线程来实现。线程是程序执行的轻量级单元,它共享相同的内存空间。多线程的主要优点是它可以提高程序的响应能力和效率,因为它允许多个任务同时执行。然而,多线程也存在一些缺点,例如线程同步和通信的复杂性,以及死锁和竞争条件的风险。
# 2. 多线程编程
### 2.1 多线程的概念和优势
#### 2.1.1 并发与并行的区别
**并发**是指多个任务同时执行,但它们并不是真正同时执行,而是轮流执行。**并行**是指多个任务真正同时执行,需要多核CPU。
#### 2.1.2 多线程的优点和缺点
**优点:**
* 提高程序效率:多个任务同时执行,减少等待时间。
* 提高程序响应能力:用户操作不会阻塞其他任务的执行。
* 资源共享:多个线程共享同一内存空间,方便数据交换。
**缺点:**
* 线程同步问题:多个线程同时访问共享资源时,可能出现数据不一致或死锁。
* 线程管理开销:创建和管理线程需要一定的系统资源。
### 2.2 多线程的实现
#### 2.2.1 创建和启动线程
在Python中,可以使用`threading`模块创建和启动线程:
```python
import threading
def task(name):
print(f"线程{name}正在执行")
# 创建线程
thread1 = threading.Thread(target=task, args=("Thread1",))
thread2 = threading.Thread(target=task, args=("Thread2",))
# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()
```
#### 2.2.2 线程同步和通信
为了避免线程同步问题,需要使用锁或信号量等同步机制。
**锁:**
```python
import threading
# 创建锁
lock = threading.Lock()
def task(name):
with lock:
print(f"线程{name}正在执行")
# 创建线程
thread1 = threading.Thread(target=task, args=("Thread1",))
thread2 = threading.Thread(target=task, args=("Thread2",))
# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()
```
**信号量:**
```python
import threading
# 创建信号量
semaphore = threading.Semaphore(1)
def task(name):
with semaphore:
print(f"线程{name}正在执行")
# 创建线程
thread1 = threading.Thread(target=task, args=("Thread1",))
thread2 = threading.Thread(target=task, args=("Thread2",))
# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()
```
### 2.3 多线程的实战案例
#### 2.3.1 多线程爬虫
使用多线程可以提高爬虫效率。
```python
import threading
import requests
def crawl(url):
response = requests.get(url)
print(f"爬取{url}成功")
# 创建线程池
pool = ThreadPool(4)
# 创建任务列表
urls = ["url1", "url2", "url3", "url4"]
# 提交任务到线程池
for url in urls:
pool.submit(crawl, url)
# 等待所有任务完成
pool.join()
```
#### 2.3.2 多线程图片处理
使用多线程可以提高图片处理效率。
```python
import threading
import cv2
d
```
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