42、Python并发与系统脚本编程全解析

Python并发与系统脚本编程全解析

在Python编程中，并发编程和系统脚本编程是两个重要的领域。并发编程可以提高程序的执行效率，而系统脚本编程则可以帮助我们自动化一些常见的系统任务。下面将详细介绍这两个领域的相关知识和技巧。

1. 并发编程

1.1 绕过全局解释器锁（GIL）

在Python中，全局解释器锁（GIL）是一个需要关注的问题。GIL会导致同一时刻只有一个线程可以执行Python字节码，这在多线程CPU密集型任务中会成为性能瓶颈。不过，我们可以通过一些方法来绕过GIL：
- 使用进程池 ：使用进程池时，需要进行数据序列化，并与另一个Python解释器进行通信。要确保操作被封装在通过 def 定义的函数中，返回值要与 pickle 兼容，且工作量要足够大以覆盖额外通信的开销。例如：

import multiprocessing

def task(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(task, [1, 2, 3, 4])
        print(results)

• 使用C扩展 ：对于C扩展，要确保C代码独立于Python运行，不使用Python数据结构和API。同时，C扩