14、并发与并行编程：原理、实践与性能优化

并发与并行编程：原理、实践与性能优化

1. 并发编程基础

异步编程在处理诸如 I/O 设备和网络这类缓慢且不可预测的资源时非常有用。我们可以通过创建一个 matplotlib 标签并订阅 high_cpu 可观察对象的更新来实现相关功能，示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
# 假设 high_cpu 是一个可观察对象
label = plt.text(1, 1, "normal")
def update_warning(is_high):
    if is_high:
        label.set_text("high")
    else:
        label.set_text("normal")
high_cpu.subscribe(update_warning)

asyncio 协程在处理多个相互关联的资源时是一个很好的选择，它通过巧妙地避免回调来大大简化代码逻辑。响应式编程在这些情况下也表现出色，尤其在处理实时应用程序和用户界面中常见的数据流时更是如此。

2. 并行处理概述

并行处理利用多核处理器，能在不提升处理器速度的情况下，增加程序在给定时间内的计算量。其核心思想是将问题分解为独立的子任务，然后使用多个核心并行解决这些子任务。并行处理对于解决大规模问题至关重要，例如企业每天产生的大量数据需要存储在多台计算机中并进行分析，科学家和工程师在超级计算机上运行并行代码来模拟大型系统。

并行处理的主要内容包括：