1. Programmation simultanée en Python CPython
LaProgrammation simultanée est un paradigme de programmation qui permet d'effectuer plusieurs tâches en même temps. Dans python CPython, la programmation concurrent est principalement implémentée de deux manières : multithreading et coroutines.
2. Programmation multithread
MultipleThreadsLa programmation est la technique consistant à utiliser plusieurs threads pour effectuer différentes tâches simultanément. Python CPython fournit le module threading
pour créer et gérer des threads. L'exemple de code suivant montre comment utiliser le multithreading pour effectuer des tâches simultanées en Python :
import threading def task(name): print(f"Task {name} started") # 执行任务 print(f"Task {name} finished") # 创建线程 threads = [] for i in range(5): thread = threading.Thread(target=task, args=(i,)) threads.append(thread) # 启动线程 for thread in threads: thread.start() # 等待线程完成 for thread in threads: thread.join()
3. Programmation Coroutine
Les coroutines sont une alternative légère à la concurrence qui permet de suspendre et de reprendre plusieurs fonctions dans le même thread. Python CPython prend en charge les coroutines via le module async<code>async<strong class="keylink">io</strong>
io
import asyncio async def task(name): print(f"Task {name} started") # 执行任务 print(f"Task {name} finished") # 创建事件循环 loop = asyncio.get_event_loop() # 创建协程任务 tasks = [] for i in range(5): task_coroutine = task(i) tasks.append(task_coroutine) # 将协程任务添加到事件循环 for task_coroutine in tasks: asyncio.ensure_future(task_coroutine) # 运行事件循环 loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
Le multi-threading et les coroutines sont tous deux des technologies efficaces pour implémenter la programmation simultanée, mais chacune a ses propres avantages et inconvénients.
5.Conclusion
La programmation simultanée Python dans CPython fournit des mécanismes puissants pour améliorer les performances et la réactivité des applications grâce au multithreading et aux coroutines. Lorsque vous choisissez une technologie de simultanéité, vous devez peser les compromis en fonction du type de tâche et de vos besoins spécifiques. Grâce à l'utilisation correcte de la technologie de programmation simultanée, vous pouvez exploiter pleinement les capacités de traitement simultané de Python CPython et créer des applications hautes performances et évolutives. 🎜
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