Python 并发编程：多任务处理的实现

Python 并发编程：多任务处理的实现

1. 引言

在当今的计算领域，多核处理器已成为主流。为了充分利用多核 CPU 的处理能力，并发编程应运而生。并发编程允许程序同时执行多个任务，从而提高程序的性能和响应速度。

Python 作为一门功能强大的编程语言，提供了多种并发编程工具，包括多线程、多进程和异步 I/O。 了解这些工具的优缺点以及如何选择合适的工具对于编写高效的 Python 程序至关重要。

2. 并发编程的挑战

并发编程虽然强大，但也带来了新的挑战：

• 竞争条件 (Race Conditions): 当多个线程或进程同时访问和修改共享资源时，可能会导致数据不一致或程序行为异常。

  示例:

  import threading
  
  counter = 0
  
  def increment_counter():
      global counter
      for _ in range(1000000):
          counter += 1
  
  # 创建两个线程
  thread1 = threading.Thread(target=increment_counter)
  thread2 = threading.Thread(target=increment_counter)
  
  # 启动线程
  thread1.start()
  thread2.start()
  
  # 等待线程结束
  thread1.join()
  thread2.join()
  
  # 打印计数器值 (结果可能小于 2000000)
  print(f"Counter: {
         counter}")
  

  解释:

  在这个例子中，两个线程同时增加 counter 变量。由于 counter += 1 操作不是原子性的，可能会发生竞争条件。例如，两个线程可能同时读取 counter 的值，然后都增加 1 并写入相同的值，导致最终结果小于预期值。

• 死锁 (Deadlocks): 当两个或多个线程或进程相互等待对方释放资源时，就会发生死锁，导致程序无法继续执行。

  示例:

  import threading
  
  lock1 = threading.Lock()
  lock2 = threading.Lock()
  
  def task1():
      lock1.acquire()
      print("Task 1 acquired lock 1")
      lock2.acquire(