Python并發(fā)編程是指同時執(zhí)行多個任務(wù)的編程模式。Python提供了多種實現(xiàn)并發(fā)編程的方式谁榜，包括多線程幅聘、多進(jìn)程、協(xié)程窃植、異步IO等帝蒿。
為什么要引入并發(fā)編程
假設(shè)以下兩個場景：
場景一:
一個網(wǎng)絡(luò)爬蟲，按順序爬取花了一個小時撕瞧，采用并發(fā)下載減少到20分鐘
場景二:
一個APP應(yīng)用陵叽，優(yōu)化前每次打開頁面需要花費3秒，采用異步并發(fā)提升到每次200毫秒
python中的并發(fā)編程
- 第一列為單線程串行丛版，即CPU和IO是串起來執(zhí)行的巩掺。IO的速度會嚴(yán)重制約CPU的運算速度
- 第二列為多線程并發(fā)，即當(dāng)前線程遇到IO,釋放CPU,可以提高CPU的運行效率
- 第三列為多進(jìn)程并行页畦，即使用的是多個CPU,然后進(jìn)行計算
- 第四列為多機器并行胖替，即使的的是多個機器同時計算同一個任務(wù)。
Python 對并發(fā)編程的支持
Python 有多種方法來支持并發(fā)編程豫缨，包括多線程独令、多進(jìn)程、異步I/O和協(xié)程等好芭。
多線程
Python 的threading 模塊提供了多線程編程的支持燃箭，它允許創(chuàng)建并發(fā)執(zhí)行的線程，從而實現(xiàn)程序的并發(fā)性舍败。
多進(jìn)程
Python 的 multiprocessing模塊提供了多進(jìn)程編程的支持招狸，它允許創(chuàng)建多個進(jìn)程來同時執(zhí)行不同的任務(wù)敬拓，從而實現(xiàn)程序的并發(fā)性。
異步 I/O
Python 3.4 引入了asyncio模塊裙戏，它提供了異步 I/O 編程的支持乘凸，使得程序可以在等待 I/O 操作時進(jìn)行其他任務(wù)的處理，從而提高程序的并發(fā)性能累榜。
協(xié)程
Python的greenlet模塊和gevent模塊提供了協(xié)程編程的支持营勤，它們允許在同一個線程中運行多個協(xié)程，從而實現(xiàn)程序的并發(fā)性壹罚。
這些并發(fā)編程方法在不同的場景下有各自的優(yōu)缺點葛作，開發(fā)者需要根據(jù)具體的需求和情況來選擇合適的方法。
線程通信方式
線程通信的主要方式有共享變量渔嚷、消息傳遞和同步機制进鸠。
- 共享變量：多個線程共享同一份數(shù)據(jù)，需要考慮數(shù)據(jù)的訪問和修改問題形病，如線程安全等客年。
- 消息傳遞：多個線程通過傳遞消息進(jìn)行通信，常用的實現(xiàn)方式是消息隊列漠吻。
- 同步機制：多個線程之間需要協(xié)調(diào)和同步量瓜，以避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致或者死鎖等問題。常見的同步機制有鎖途乃、條件變量绍傲、信號量等。
Python 提供了多種并發(fā)編程的方式耍共，如多線程烫饼、多進(jìn)程、協(xié)程等试读。在多線程編程中杠纵，Python 的 threading 模塊提供了對線程的支持，并且還提供了一些同步機制钩骇，如 Lock比藻、RLock、Semaphore倘屹、Condition 等银亲。
- 使用Lock對資源加鎖，防止沖突訪問
- 使用Queue實現(xiàn)不同線程/進(jìn)程之間的數(shù)據(jù)通信纽匙，實現(xiàn)生產(chǎn)者-消費者模式
- 使用線程池Pool/進(jìn)程池Pool务蝠，簡化線程/進(jìn)程的任務(wù)提交、等待結(jié)束烛缔、獲取結(jié)果
- 使用subprocess啟動外部程序的進(jìn)程请梢，并進(jìn)行輸入輸出交互
總結(jié)
Python是一門廣泛應(yīng)用于多種領(lǐng)域的高級編程語言赠尾，其內(nèi)置了豐富的庫和工具力穗，支持多種編程范式毅弧，包括并發(fā)編程。Python提供了多種并發(fā)編程的方法当窗，包括線程够坐、進(jìn)程、協(xié)程等崖面。Python的并發(fā)編程支持使其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和高并發(fā)訪問時具有良好的性能和可擴展性元咙，使得Python成為了許多領(lǐng)域中首選的編程語言之一。
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