Python并发编程：并发与并行、同步与异步、阻塞与非阻塞解析

"这篇资源主要讨论了Python编程中的并发与并行、同步和异步以及阻塞与非阻塞的概念，这些都是多线程和多进程编程中的关键知识点。作者通过学习网络编程和实现FTP服务器的过程中遇到的问题，引出了这些概念的重要性，并提供了简单的代码示例来帮助理解。 1. 并发与并行 并发是指在同一时间段内，多个任务看似同时进行，但实际上它们是交替执行的，共享同一处理器时间。例如，当在一个单核CPU系统中，操作系统会通过时间片轮转的方式让多个线程交替运行，造成每个线程都在运行的假象。而并行则是在多核或分布式系统中，不同任务可以同时在不同的处理器或机器上执行，真正实现了同时进行。 2. 同步与异步 同步是指调用一个函数或方法后，必须等待该函数或方法返回结果后才能继续执行后续代码。例如，一个函数执行耗时操作时，主线程会被阻塞，直到操作完成。异步则是调用函数后，不会立即等待结果，而是立即返回，允许其他任务继续执行，通常借助回调函数、事件循环或协程来实现。这样可以提高系统的响应性和效率。 3. 阻塞与非阻塞 阻塞是指一个进程或线程在等待某个事件（如I/O操作完成）发生时，会暂停执行，无法进行其他任务，直到等待的事件完成。而非阻塞则相反，即使某个操作未完成，也不会阻止进程或线程继续执行其他任务。在Python中，非阻塞I/O常用于网络编程，如使用`asyncio`库实现异步I/O。 以下是一个简单的同步和异步的例子： ```python import time def blocking_operation(duration): print(f'开始阻塞操作: {time.ctime()}') time.sleep(duration) print(f'结束阻塞操作: {time.ctime()}') def non_blocking_operation(callback): print(f'开始非阻塞操作: {time.ctime()}') # 假设这是一个异步I/O操作，完成后调用回调函数 callback() def main(): # 同步示例 blocking_operation(3) # 异步示例 def after_operation(): print(f'异步操作完成后的回调: {time.ctime()}') non_blocking_operation(after_operation) if __name__ == '__main__': main() ``` 在这个例子中，`blocking_operation`会阻塞主线程，而`non_blocking_operation`则通过回调机制允许其他任务在操作完成前继续执行。 理解这些基本概念对于编写高效的Python并发程序至关重要，特别是当涉及到网络通信、I/O密集型任务或需要优化性能的应用时。在Python中，可以使用多线程（`threading`模块）、多进程（`multiprocessing`模块）或异步I/O（`asyncio`库）来实现并发和并行编程。"