Python并发编程基础_python里面有关于并发编程的基础习题-优快云博客

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本文探讨了Python中多线程、多进程以及协程的并发编程技术，重点讲解了它们在I/O密集和CPU密集任务中的应用，以及GIL在全球解释器锁下的影响，提供了解决方案和适用场景。

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多线程并发

Python的多线程并发是基于threading模块实现的，其核心原理是利用线程切换技术来实现CPU级别的并发执行。这种并发执行并不等同于多CPU的并行操作，而是在单个CPU上通过快速切换线程来模拟同时处理多个任务的效果。

示范

import threading

def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)

def print_letters():
    for letter in 'asdfghjkl':
        print(letter)

# 创建两个线程
t1 = threading.Thread(target=print_numbers)
t2 = threading.Thread(target=print_letters)

# 启动线程
t1.start()
t2.start()

# 等待线程执行完毕
t1.join()
t2.join()

join() 解释

join() 在多线程编程中，是一个用来等待线程终止的方法。

join()方法是用来阻塞主线程，直到目标线程执行完毕。当调用一个线程对象的join()方法时，主线程会被挂起，直到该线程对象完成其执行。这是为了确保主线程能在所有子线程完成后再继续执行，特别是在需要汇总或处理由多个线程产生的结果时尤为重要。

import threading
import time

def worker():
    print("Worker started")
    time.sleep(2)  # 模拟