Python并发与并行编程实战：15个高效代码示例

本文档提供了一个详细的Python并发和并行编程的代码示例集合，涵盖了四个主要的并发方法：多线程、多进程、协程以及线程池。以下是对这些知识点的深入解析： 1. **多线程并发** - Python的`threading`模块被用来创建并管理线程。如所示代码，通过创建多个`Thread`对象并调用`start()`方法，程序可以同时执行多个任务，但它们会共享同一块内存空间，因此不适合处理计算密集型任务，因为可能存在全局变量竞争等问题。 2. **多进程并行** - `multiprocessing`模块用于在独立的进程中运行代码，避免了线程之间的内存共享问题。示例中，每个`Process`实例都在自己的进程中运行`worker`函数，这样可以充分利用多核CPU，提高并行计算能力。 3. **协程并发** - `asyncio`库允许编写异步代码，通过协程实现轻量级的并发。协程是一种用户态的线程，不涉及操作系统上下文切换，因此执行效率更高。`worker`函数被装饰为异步函数，`asyncio.create_task`用于创建任务，`await asyncio.gather`用于等待所有任务完成。 4. **线程池并发** - `concurrent.futures`模块提供了线程池机制，通过预先创建一定数量的线程，然后提交任务到线程池中执行。这种方式可以避免频繁创建和销毁线程的开销，提高了效率。示例中，`ThreadPoolExecutor`用于管理线程池，`submit`方法将任务添加到线程池中，`futures`列表记录了所有提交的任务。 这些代码示例不仅展示了Python并发和并行编程的基本原理，还涉及到了不同的并发模型的优势和适用场景。理解并熟练运用这些技术对于编写高效且可扩展的Python程序至关重要。例如，多线程适用于IO密集型任务，多进程适合CPU密集型任务，而协程则适用于轻量级、事件驱动的并发操作。线程池则提供了更好的资源管理和性能优化。学习者可以通过实践这些代码，掌握如何根据实际需求选择合适的并发策略，从而提升程序的并发性能。