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掌握 Python 并发编程:揭秘协程、线程和进程

Feb 19, 2024 pm 10:45 PM

掌握 Python 并发编程:揭秘协程、线程和进程

并发编程是编写同时执行多个任务的代码的艺术,在 python 中提供了协程、线程和进程等多种选项。了解这些选项及其适用场景对于开发高效、可扩展的应用程序至关重要。

协程

协程是 Python 中一种轻量级的并发机制,允许一个函数暂停执行,然后在以后恢复。这类似于多线程编程,但开销更低。协程通过 asyncaw<code>asyncaw<strong class="keylink">ai</strong>tai

t 关键字使用。例如:

async def coro():
print("Hello")
await asyncio.sleep(1)
print("World")
登录后复制
协程适用于需要 I/O 密集型任务的场景,例如网络

处理或文件操作。

线程

threading线程是 Python 中另一种并发机制,允许您在单独的执行流中运行代码。与协程相比,线程的开销更高,但提供了更精细的控制。线程可以通过

模块创建。例如:

import threading

def thread_func():
print("Hello")

thread = threading.Thread(target=thread_func)
thread.start()
登录后复制

线程适用于需要 CPU 密集型任务的场景,例如图像处理或视频编码。

进程

进程是操作系统multiprocessing提供的并发机制,提供了与线程和协程不同的隔离级别。进程具有自己的内存空间,并且与其他进程独立运行。进程可以通过

模块创建。例如:

import multiprocessing

def process_func():
print("Hello")

process = multiprocessing.Process(target=process_func)
process.start()
登录后复制
进程通常用于需要长时间运行或资源密集型任务的场景,例如机器学习

训练或数据处理。

选择正确的选项

选择合适的并发机制取决于应用程序的特定需求:
  • 协程:
  • 适用于 I/O 密集型任务,开销低。
  • 线程:
  • 适用于 CPU 密集型任务,提供了精细的控制。
  • 进程:
  • 适用于需要隔离或大量资源的长时间运行任务。

通过了解这些选项及其局限性,您可以创建高效、可扩展且可并发运行的 Python 应用程序。🎜

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