57、Python 3 并发编程与图像压缩实践

Python 3 并发编程与图像压缩实践

1. 并发编程基础探讨

在并发编程中，存在一个疑问：是在一个事件循环中运行多个进程，还是在不同进程中运行多个事件循环更好呢？答案是“可能”。不过，根据具体问题，运行带有单个事件循环的独立程序副本，可能比使用主多进程来协调一切更合适。

并发是一个难题，没有一种解决方案适用于所有用例。设计并发系统时，关键在于为问题选择正确的工具。我们已经了解了几种并发系统的优缺点，现在对不同类型需求的更好选择有了一些见解。

2. 图像压缩案例研究

为了深入理解并发编程，我们构建一个基本的图像压缩工具，使用行程长度编码（Run-Length Encoding，RLE）对黑白图像进行压缩。

2.1 行程长度编码原理

行程长度编码是一种简单的压缩技术，它将重复的位串替换为重复位的数量。例如，字符串 000011000 可以替换为 04 12 03 ，表示 4 个 0 后面跟着 2 个 1，然后是 3 个 0。为了增加趣味性，我们将每行图像数据分割成 127 位的块。

选择 127 位并非随意为之，因为 127 个不同的值可以用 7 位编码。这意味着如果一行全是 1 或全是 0，我们可以用一个字节存储它，第一位表示是 0 行还是 1 行，其余 7 位表示该位的数量。

将图像分割成块的优点是可以并行处理各个块，而它们之间相互独立。然而，缺点是如果行程中只有几个 1 或 0，压缩文件可能会占用更多空间。当我们将长行程分割成块时，可能会产生更多这样的小行程，从而使文件大小膨胀。

2.2