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>解鎖Python的多執行緒和多處理功能的功能，以顯著提高應用程式的速度和效率。本指南揭示了有效利用這些功能的八種基本技術。
> 透過I/O結合操作螺紋出色。 Python'sthreading模組提供了用於執行緒管理的使用者友善介面。 這是同時下載多個檔案的方法：
import threading
import requests
def download_file(url):
response = requests.get(url)
filename = url.split('/')[-1]
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(response.content)
print(f"Downloaded {filename}")
urls = ['http://example.com/file1.txt', 'http://example.com/file2.txt', 'http://example.com/file3.txt']
threads = []
for url in urls:
thread = threading.Thread(target=download_file, args=(url,))
threads.append(thread)
thread.start()
for thread in threads:
thread.join()
print("All downloads complete")此程式碼將每個下載分配給單獨的線程，啟用同時執行。
對於結合CPU的任務，由於Python的全局解釋器鎖（GIL），此模組是優越的。 多處理創建獨立的過程，每個過程都有自己的記憶體空間和GIL，避免了GIL的限制。 這是一個並行計算的範例：
multiprocessing
import multiprocessing
def calculate_square(number):
return number * number
if __name__ == '__main__':
numbers = range(10)
with multiprocessing.Pool() as pool:
results = pool.map(calculate_square, numbers)
print(results)>的範例：concurrent.futures
ThreadPoolExecutor
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def worker(n):
print(f"Worker {n} starting")
time.sleep(2)
print(f"Worker {n} finished")
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
executor.map(worker, range(5))
print("All workers complete")對於非同步I/O，
模組發光，可以透過coroutines啟用有效的非同步程式設計。這是一個範例：
asyncio
import asyncio
import aiohttp
async def fetch_url(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def main():
urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']
tasks = [fetch_url(url) for url in urls]
results = await asyncio.gather(*tasks)
for url, result in zip(urls, results):
print(f"Content length of {url}: {len(result)}")
asyncio.run(main())這顯示了跨多個過程的安全計數器增量。
>
當多個執行緒存取共享資源時，執行緒同步可以防止種族條件。 Python提供的同步原始素，例如multiprocessing：Value
from multiprocessing import Process, Value
import time
def increment(counter):
for _ in range(100):
with counter.get_lock():
counter.value += 1
time.sleep(0.01)
if __name__ == '__main__':
counter = Value('i', 0)
processes = [Process(target=increment, args=(counter,)) for _ in range(4)]
for p in processes:
p.start()
for p in processes:
p.join()
print(f"Final counter value: {counter.value}")
Lock
import threading
class Counter:
def __init__(self):
self.count = 0
self.lock = threading.Lock()
def increment(self):
with self.lock:
self.count += 1
def worker(counter, num_increments):
for _ in range(num_increments):
counter.increment()
counter = Counter()
threads = []
for _ in range(5):
thread = threading.Thread(target=worker, args=(counter, 100000))
threads.append(thread)
thread.start()
for thread in threads:
thread.join()
print(f"Final count: {counter.count}")在多執行緒和多處理之間進行選擇取決於任務。 I/O 密集型任務受益於多線程，而 CPU 密集型任務通常需要多處理才能實現真正的並行性。 負載平衡和任務依賴性是平行處理的關鍵考慮因素。 處理共享資源時，適當的同步機制至關重要。 效能比較因任務和系統而異。 在數據處理和科學計算中，多重處理非常有效。 對於 Web 應用程序，asyncio 提供了並發連接的高效處理。 Python 多樣化的平行處理工具使開發人員能夠創建高效能應用程式。
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