【文末送书】Python高并发编程:探索异步IO和多线程并发

简介: 【文末送书】Python高并发编程:探索异步IO和多线程并发

随着计算机技术的不断发展,对于高并发处理的需求也越来越迫切。在现代网络应用中,高并发是一个普遍存在的挑战,而Python作为一门流行的编程语言,其在高并发处理方面也吸引着越来越多的关注。在本博客中,我们将探讨Python高并发编程的核心概念和实现方法,主要着重于异步IO和多线程并发。

什么是高并发?

在开始之前,我们先来明确一下什么是高并发。高并发指的是系统能够同时处理大量并发请求的能力。在网络应用中,这些请求可以是来自不同用户的网页访问、API请求或者其他需要处理的任务。

要理解高并发,我们需要关注系统的性能指标,比如响应时间、吞吐量和并发用户数。响应时间是指从请求发出到收到响应的时间,吞吐量表示单位时间内能够处理的请求数量,而并发用户数是指同时处理的请求数量。

异步IO实现高并发

Python提供了异步IO编程的支持,通过使用asyncio库,我们可以实现高并发处理。异步IO允许我们在等待某些IO操作完成时,能够继续处理其他任务,从而提高了程序的效率。

async/await语法

在使用asyncio之前,我们需要了解async和await这两个关键字。async用于定义一个异步函数,而await用于等待一个异步操作完成。

让我们来看一个简单的例子,使用asyncio实现一个异步的网络请求:

import asyncio
async def fetch_data(url):
    print(f"Fetching data from {url}")
    await asyncio.sleep(3)  # 模拟网络请求延迟
    print(f"Data received from {url}")
async def main():
    task1 = fetch_data("https://example.com")
    task2 = fetch_data("https://api.example.com")
    await asyncio.gather(task1, task2)
asyncio.run(main())

在上面的例子中,fetch_data函数模拟了一个网络请求,然后使用asyncio.sleep来模拟网络请求的延迟。在main函数中,我们创建了两个fetch_data任务,并使用asyncio.gather来同时运行这两个任务。

使用异步IO处理高并发

异步IO真正发挥威力的地方是在处理大量并发请求时。考虑一个常见的应用场景:同时向多个网站发送请求并等待结果返回。使用传统的同步IO方法,我们将不得不一个接一个地等待每个请求的返回,效率会很低。

现在,我们将使用异步IO实现高并发请求处理。假设我们有一个包含多个URL的列表,我们将使用asyncio.gather同时发送这些请求并等待所有请求返回:

import asyncio
async def fetch_data(url):
    print(f"Fetching data from {url}")
    await asyncio.sleep(3)  # 模拟网络请求延迟
    print(f"Data received from {url}")
async def main():
    urls = [
        "https://example.com",
        "https://api.example.com",
        "https://test.example.com"
    ]
    tasks = [fetch_data(url) for url in urls]
    await asyncio.gather(*tasks)
asyncio.run(main())

在这个例子中,我们将URL列表传递给main函数,并为每个URL创建一个fetch_data任务。然后,使用asyncio.gather并传入*tasks来同时运行所有任务。这样,我们的程序可以在一个任务等待网络请求返回的同时,继续处理其他任务,从而实现高并发请求处理。

异步IO的编程模型对于高并发场景非常有用,但并不是所有情况都适用。在某些情况下,多线程并发可能更适合。

多线程并发编程

Python的多线程模块threading允许我们使用多个线程来实现并发。每个线程都可以执行不同的任务,从而在多核处理器上利用多个CPU核心。多线程并发在某些情况下可以实现更好的性能,特别是当我们的程序涉及CPU密集型任务时。

然而,需要注意的是,Python的全局解释器锁(Global Interpreter Lock,GIL)在某种程度上限制了多线程的并发能力。GIL确保了在同一时刻只有一个线程可以执行Python字节码。这意味着对于CPU密集型任务,多线程并不能真正实现并行执行。但在IO密集型任务中,由于大部分时间线程都在等待IO操作,多线程并发仍然可以带来明显的性能提升。

使用threading模块

让我们来看一个简单的例子,使用threading模块实现多线程并发:

import threading
import time
def task(name):
    print(f"Task {name} started")
    time.sleep(3)  # 模拟任务执行时间
    print(f"Task {name} completed")
def main():
    threads = []
    for i in range(3):
        t = threading.Thread(target=task, args=(f"Thread-{i}",))
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
if __name__ == "__main__":
    main()

当处理IO密集型任务时,多线程并发下载图片可以提高效率。在这个示例中,我们使用requests库来发送HTTP请求并下载图片。

import threading
import requests
def download_image(url, filename):
    response = requests.get(url)
    with open(filename, "wb") as f:
        f.write(response.content)
    print(f"Downloaded image from {url} and saved as {filename}")
def main():
    image_urls = [
        "https://example.com/image1.jpg",
        "https://example.com/image2.jpg",
        "https://example.com/image3.jpg",
        "https://example.com/image4.jpg",
        "https://example.com/image5.jpg"
    ]
    threads = []
    for i, url in enumerate(image_urls):
        filename = f"image{i+1}.jpg"
        thread = threading.Thread(target=download_image, args=(url, filename))
        threads.append(thread)
        thread.start()
    for thread in threads:
        thread.join()
if __name__ == "__main__":
    main()

在上面的示例中,我们定义了一个download_image函数,它接受一个图片的URL和要保存的文件名,然后发送HTTP请求并将图片保存到本地。在main函数中,我们创建了包含多个下载线程的列表threads,然后启动每个线程来下载图片。最后,我们使用thread.join()来等待所有线程完成下载。

需要注意的是,多线程下载图片在这个示例中是非常适用的,因为下载图片是一个IO密集型任务。但如果下载图片的任务同时涉及大量CPU计算,那么多线程可能会受到GIL的限制,从而无法真正实现并行处理。在这种情况下,我们可以考虑使用多进程并发来规避GIL的限制。

异步IO vs. 多线程并发

在Python高并发编程中,我们常常需要在异步IO和多线程并发之间做出选择。虽然它们都可以提高程序的并发性能,但在不同的场景下有各自的优势和适用性。

异步IO的优势

高并发处理:异步IO能够高效处理大量的IO密集型任务,充分利用等待IO操作完成的空闲时间,执行其他任务。

资源高效:相比多线程并发,异步IO的开销较小,不需要创建多个线程,因此资源利用更高效。

简化编程模型:使用await关键字,编写异步IO代码相对于传统的回调方式更加直观和易于维护。

多线程并发的优势

并行计算:多线程并发可以在多核CPU上实现并行计算,处理CPU密集型任务。

多任务处理:多线程并发可以同时处理多个任务,适用于需要同时执行多个任务的场景。

多核利用:在某些情况下,多线程并发可以更好地利用多核CPU,提高计算性能。

适用场景选择

如果任务是IO密集型的,比如网络请求、数据库读写等,那么异步IO是更合适的选择。异步IO可以高效地处理大量IO任务,节省资源和时间。

如果任务是CPU密集型的,并且不受GIL的影响,那么多线程并发可能是更好的选择。多线程并发可以实现并行计算,充分利用多核CPU。

如果任务同时涉及大量IO和CPU计算,并且需要利用多核CPU进行并行计算,那么多进程并发可能是更好的选择。

综上所述,根据任务的特点和需求,我们可以灵活选择合适的高并发编程方式,以达到最优的性能。

图书推荐与送书活动

🔥《Python高并发与高性能编程:原理与实践》

Python成为时下技术革新的弄潮儿,全民Python的发展趋势让人们不再满足于简单地运行Python程序,逐步探索其更为广泛的日常应用和高性能设计。以ChatGPT为代表的大模型产品对初级程序开发人员提出了挑战,要想在开发领域站稳脚跟、有发展,必须掌握更高级的技巧和能力。

对于Python开发人员来说,高并发、高性能开发无疑是未来必须走的进阶之路。

目前,市面上关于Java高并发、高性能的书很多,讲解Python基本语法和常规使用的书也很多,但很少有专门针对Python高并发、高性能从实现原理到实践应用系统性讲解的书。鉴于此,笔者决定结合自己的经验对Python语言中的高级编程部分(即高并发、高性能编程的核心实现原理与实践应用)进行剖析,以帮助希望成为Python 高级工程师的你们。

书名:《Python高并发与高性能编程:原理与实践》

作者:周宇凡(Steafan)

出版社:北京大学出版社

内容简介:

《Python高并发与高性能编程:原理与实践》是一本帮助Python初级码农向高手进阶的专业指导书,可帮助所有Python从业者摆脱因ChatGPT等产品带来的职业危机。

书中不仅对Python必备基础知识进行了解读,对所有的Python高级特性进行原理级剖析,还囊括了大量指导实践的内容,可以帮助读者真正实现高并发、高性能编程。

本书从Python高级基础知识开始,逐步介绍高并发概念在Python语言中的实现过程、高性能特性是如何在Python语言中实现的,最后结合本书作者真实的项目经验,应用Python高并发、高性能特性来解决真实项目开发过程中遇到的问题和优化项。

本书主要介绍Python高并发、高性能编程的核心实现原理与代码实现,具体包括如下内容。

  • Python高并发、高性能编程的步骤和规范。
  • 与Python高并发、高性能编程相关的核心实现原理。
  • 与Python高并发、高性能编程相关的特性在当下主流的Python解释器或虚拟机CPython中的具体表现形式和内存分配策略

🎉本次送1本书 ,评论区抽1位小伙伴送书

🎉活动时间:截止到 2023-07-30 10:00:00

🎉抽奖方式:利用爬虫进行随机抽奖。

🎉参与方式:关注博主、点赞、收藏,评论区评论 “人生苦短,我用python!”

❗注意:一定要关注博主,不然中奖后将无效!

🎉通知方式:通过私信联系中奖粉丝。

💡提示:有任何疑问请私信公粽号 《机器和智能》


目录
打赏
0
0
0
0
13
分享
相关文章
Python编程入门:从零基础到实战应用
本文是一篇面向初学者的Python编程教程,旨在帮助读者从零开始学习Python编程语言。文章首先介绍了Python的基本概念和特点,然后通过一个简单的例子展示了如何编写Python代码。接下来,文章详细介绍了Python的数据类型、变量、运算符、控制结构、函数等基本语法知识。最后,文章通过一个实战项目——制作一个简单的计算器程序,帮助读者巩固所学知识并提高编程技能。
[oeasy]python053_学编程为什么从hello_world_开始
视频介绍了“Hello World”程序的由来及其在编程中的重要性。从贝尔实验室诞生的Unix系统和C语言说起,讲述了“Hello World”作为经典示例的起源和流传过程。文章还探讨了C语言对其他编程语言的影响,以及它在系统编程中的地位。最后总结了“Hello World”、print、小括号和双引号等编程概念的来源。
122 80
|
5天前
|
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码
Python在高性能应用场景中常因执行速度不及C、C++等编译型语言而受质疑,但通过合理利用标准库的优化特性,如`__slots__`机制、列表推导式、`@lru_cache`装饰器和生成器等,可以显著提升代码效率。本文详细介绍了这些实用的性能优化技术,帮助开发者在不牺牲代码质量的前提下提高程序性能。实验数据表明,这些优化方法能在内存使用和计算效率方面带来显著改进,适用于大规模数据处理、递归计算等场景。
37 5
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码
|
2月前
|
[oeasy]python055_python编程_容易出现的问题_函数名的重新赋值_print_int
本文介绍了Python编程中容易出现的问题,特别是函数名、类名和模块名的重新赋值。通过具体示例展示了将内建函数(如`print`、`int`、`max`)或模块名(如`os`)重新赋值为其他类型后,会导致原有功能失效。例如,将`print`赋值为整数后,无法再用其输出内容;将`int`赋值为整数后,无法再进行类型转换。重新赋值后,这些名称失去了原有的功能,可能导致程序错误。总结指出,已有的函数名、类名和模块名不适合覆盖赋新值,否则会失去原有功能。如果需要使用类似的变量名,建议采用其他命名方式以避免冲突。
45 14
技术评测:MaxCompute MaxFrame——阿里云自研分布式计算框架的Python编程接口
随着大数据和人工智能技术的发展,数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame(简称“MaxFrame”)是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,它不仅支持Python编程接口,还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评,探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现,并分析其在实际工作中的应用潜力。
93 2
探索Python编程:从基础到实战
本文将引导你走进Python编程的世界,从基础语法开始,逐步深入到实战项目。我们将一起探讨如何在编程中发挥创意,解决问题,并分享一些实用的技巧和心得。无论你是编程新手还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的参考。让我们一起开启Python编程的探索之旅吧!
61 10
探索Python编程之美:从基础到进阶
本文是一篇深入浅出的Python编程指南,旨在帮助初学者理解Python编程的核心概念,并引导他们逐步掌握更高级的技术。文章不仅涵盖了Python的基础语法,还深入探讨了面向对象编程、函数式编程等高级主题。通过丰富的代码示例和实践项目,读者将能够巩固所学知识,提升编程技能。无论你是编程新手还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的参考和启示。让我们一起踏上Python编程的美妙旅程吧!
|
2月前
|
单线程传奇Redis,为何引入多线程?
Redis 4.0 引入多线程支持,主要用于后台对象删除、处理阻塞命令和网络 I/O 等操作,以提高并发性和性能。尽管如此,Redis 仍保留单线程执行模型处理客户端请求,确保高效性和简单性。多线程仅用于优化后台任务,如异步删除过期对象和分担读写操作,从而提升整体性能。
70 1
C++ 多线程之初识多线程
这篇文章介绍了C++多线程的基本概念,包括进程和线程的定义、并发的实现方式,以及如何在C++中创建和管理线程,包括使用`std::thread`库、线程的join和detach方法,并通过示例代码展示了如何创建和使用多线程。
77 1
|
4月前
|
在Java多线程编程中,创建线程的方法有两种:继承Thread类和实现Runnable接口
【10月更文挑战第20天】在Java多线程编程中,创建线程的方法有两种:继承Thread类和实现Runnable接口。本文揭示了这两种方式的微妙差异和潜在陷阱,帮助你更好地理解和选择适合项目需求的线程创建方式。
60 3

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等