Python系列之Python并发执行实现方法

1、Python中并发执行实现方法

1.1 Python中并发执行实现

在Python中，有几种主要的并发执行实现方法，包括多线程、多进程和异步编程。

1.1.1 多线程（Threading）

Python标准库中的threading模块支持多线程编程。然而，由于Python的全局解释器锁（GIL），Python的多线程在CPU密集型任务上并不能实现真正的并行执行。但在I/O密集型任务（如网络请求、文件读写等）上，多线程仍然可以显著提升性能。

import threading  
  
def worker():  
    print("This is a thread running the worker function.")  
  
# 创建线程对象  
threads = []  
for _ in range(5):  
    t = threading.Thread(target=worker)  
    threads.append(t)  
    t.start()  
  
# 等待所有线程完成  
for t in threads:  
    t.join()

1.1.2 多进程（Multiprocessing）

Python的multiprocessing模块支持多进程编程，可以充分利用多核CPU的资源。每个进程都有自己独立的Python解释器，因此不受GIL的限制。多进程适用于CPU密集型任务。

import multiprocessing  
  
def worker():  
    print("This is a process running the worker function.")  
  
if __name__ == "__main__":  
    processes = []  
    for _ in range(5):  
        p = multiprocessing.Process(target=worker)  
        processes.append(p)  
        p.start()  
  
    # 等待所有进程完成  
    for p in processes:  
        p.join()

1.1.3 异步编程（Asyncio）

Python 3.5引入了asyncio模块，支持异步编程。异步编程可以在单线程内实现非阻塞的I/O操作，提高程序的响应速度和吞吐量。它特别适用于处理大量的并发I/O操作，如网络请求。

import asyncio  
  
async de