Python串行与并行执行实战解析

"Python 串行执行与并行执行实例演示" 在Python编程中，了解如何有效地执行任务是至关重要的，特别是在处理大量数据或需要优化性能的场景下。串行执行和并行执行是两种基本的程序执行模式。串行执行是指程序按照代码的顺序逐行执行，而并行执行则允许程序同时执行多个任务，从而提高效率。 **串行执行** 在Python中，串行执行是最基础的执行方式，所有的任务按照代码中的顺序依次进行。例如，如果你有一个循环，每个迭代都会等待前一个迭代完成。这种执行模式简单易懂，但当处理时间消耗大的任务时，整体运行时间可能会较长。 ```python for i in range(10): # 执行耗时操作 time.sleep(1) ``` 在这个例子中，每个迭代会等待1秒钟，总共需要10秒钟才能完成。 **并行执行** 并行执行可以显著减少程序的整体运行时间，特别是对于可以拆分成独立任务的情况。Python提供了多种并行执行的方式，如多线程（`threading`模块）和多进程（`multiprocessing`模块）。然而，由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程在CPU密集型任务上可能无法实现真正的并行，但在IO密集型任务（如数据库查询、网络请求）中仍能有效利用空闲时间。 ```python import threading def worker(num): # 模拟耗时操作 time.sleep(1) print(f'Worker: {num}') threads = [] for i in range(4): t = threading.Thread(target=worker, args=(i,)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join() ``` 在这个例子中，四个线程并发地执行，尽管由于GIL的影响，它们可能不会完全同时运行，但相比于串行执行，总执行时间会显著减少。 **Python中的并行执行示例** 在提供的代码片段中，我们看到一个使用`threading`模块实现的并行执行数据库查询的例子。代码创建了三个函数`query01`, `query02`, `query03`，每个函数负责查询`TEST100`表中特定ID的数据。通过`threading.Thread`创建线程并调用这些函数，可以并行执行这三个查询。 ```python def query01(): # 省略的代码... def query02(): # 省略的代码... def query03(): # 省略的代码... threads = [threading.Thread(target=query01), threading.Thread(target=query02), threading.Thread(target=query03)] for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() ``` 这样，三个查询会并行执行，而不是依次执行，提高了执行效率。 需要注意的是，虽然并行执行可以提高性能，但也增加了程序的复杂性和可能出现的竞态条件。在实际应用中，需要权衡并行执行带来的收益和可能的风险，合理选择执行策略。在数据库操作中，可能还需要考虑事务管理和连接池等优化措施，以进一步提高性能。