python并发编程:什么是并发编程?python对并发编程有哪些支持?

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: python并发编程:什么是并发编程?python对并发编程有哪些支持?

Python并发编程是指同时执行多个任务的编程模式。Python提供了多种实现并发编程的方式,包括多线程、多进程、协程、异步IO等。

为什么要引入并发编程

假设以下两个场景:

场景一:

一个网络爬虫,按顺序爬取花了一个小时,采用并发下载减少到20分钟

场景二:

一个APP应用,优化前每次打开页面需要花费3秒,采用异步并发提升到每次200毫秒

python中的并发编程

  • 第一列为单线程串行,即CPU和IO是串起来执行的。IO的速度会严重制约CPU的运算速度
  • 第二列为多线程并发,即当前线程遇到IO,释放CPU,可以提高CPU的运行效率
  • 第三列为多进程并行,即使用的是多个CPU,然后进行计算
  • 第四列为多机器并行,即使的的是多个机器同时计算同一个任务。

Python 对并发编程的支持

Python 有多种方法来支持并发编程,包括多线程多进程异步I\/O协程等。

多线程

Python 的threading 模块提供了多线程编程的支持,它允许创建并发执行的线程,从而实现程序的并发性。

多进程

Python 的 multiprocessing模块提供了多进程编程的支持,它允许创建多个进程来同时执行不同的任务,从而实现程序的并发性。

异步 I/O

Python 3.4 引入了asyncio模块,它提供了异步 I/O 编程的支持,使得程序可以在等待 I/O 操作时进行其他任务的处理,从而提高程序的并发性能。

协程

Python的greenlet模块和gevent模块提供了协程编程的支持,它们允许在同一个线程中运行多个协程,从而实现程序的并发性。

这些并发编程方法在不同的场景下有各自的优缺点,开发者需要根据具体的需求和情况来选择合适的方法。

线程通信方式

线程通信的主要方式有共享变量、消息传递和同步机制。

  • 共享变量:多个线程共享同一份数据,需要考虑数据的访问和修改问题,如线程安全等。
  • 消息传递:多个线程通过传递消息进行通信,常用的实现方式是消息队列。
  • 同步机制:多个线程之间需要协调和同步,以避免出现数据不一致或者死锁等问题。常见的同步机制有锁、条件变量、信号量等。

Python 提供了多种并发编程的方式,如多线程、多进程、协程等。在多线程编程中,Python 的 threading 模块提供了对线程的支持,并且还提供了一些同步机制,如 Lock、RLock、Semaphore、Condition 等。

  • 使用Lock对资源加锁,防止冲突访问
  • 使用Queue实现不同线程/进程之间的数据通信,实现生产者-消费者模式
  • 使用线程池Pool/进程池Pool,简化线程/进程的任务提交、等待结束、获取结果
  • 使用subprocess启动外部程序的进程,并进行输入输出交互

总结

Python是一门广泛应用于多种领域的高级编程语言,其内置了丰富的库和工具,支持多种编程范式,包括并发编程。Python提供了多种并发编程的方法,包括线程、进程、协程等。Python的并发编程支持使其在处理大规模数据和高并发访问时具有良好的性能和可扩展性,使得Python成为了许多领域中首选的编程语言之一。

目录
相关文章
|
安全 Python
Python并发编程必备技能:掌握threading模块,让你的代码跑得更快!
【8月更文挑战第22天】Python并发编程采用多线程技术实现任务的同时执行。利用`threading`模块可轻松管理和创建线程。通过`Thread`类实例化线程并用`start()`方法启动。线程同步通过`Lock`确保资源访问互斥,或用`Semaphore`控制并发数量。线程间通信则可通过`Queue`安全传递数据,实现生产者-消费者模式等功能。这些工具有效避免了竞态条件,确保了程序的正确性和效率。
179 1
|
3月前
|
人工智能 安全 调度
Python并发编程之线程同步详解
并发编程在Python中至关重要,线程同步确保多线程程序正确运行。本文详解线程同步机制,包括互斥锁、信号量、事件、条件变量和队列,探讨全局解释器锁(GIL)的影响及解决线程同步问题的最佳实践,如避免全局变量、使用线程安全数据结构、精细化锁的使用等。通过示例代码帮助开发者理解并提升多线程程序的性能与可靠性。
120 0
|
3月前
|
数据采集 NoSQL 调度
当生成器遇上异步IO:Python并发编程的十大实战兵法
本文通过十大实战场景,详解Python中生成器与异步IO的高效结合。从协程演进、背压控制到分布式锁、性能剖析,全面展示如何利用asyncio与生成器构建高并发应用,助你掌握非阻塞编程核心技巧,提升I/O密集型程序性能。
100 0
|
4月前
|
数据采集 搜索推荐 调度
当生成器遇上异步IO:Python并发编程的十大实战兵法
生成器与异步IO是Python并发编程中的两大利器,二者结合可解决诸多复杂问题。本文通过十个真实场景展示其强大功能:从优雅追踪日志文件、API调用流量整形,到实时数据流反压控制、大文件分片处理等,每个场景都体现了生成器按需生成数据与异步IO高效利用I/O的优势。两者配合不仅内存可控、响应及时,还能实现资源隔离与任务独立调度,为高并发系统提供优雅解决方案。这种组合如同乐高积木,虽单个模块简单,但组合后却能构建出复杂高效的系统。
91 0
|
12月前
|
并行计算 数据处理 Python
Python并发编程迷雾:IO密集型为何偏爱异步?CPU密集型又该如何应对?
在Python的并发编程世界中,没有万能的解决方案,只有最适合特定场景的方法。希望本文能够为你拨开迷雾,找到那条通往高效并发编程的光明大道。
165 2
|
7月前
|
Python
Python 高级编程与实战:深入理解面向对象与并发编程
本文深入探讨Python的高级特性,涵盖面向对象编程(继承、多态、特殊方法、类与实例属性)、异常处理(try-except、finally)和并发编程(多线程、多进程、异步编程)。通过实战项目如聊天服务器和异步文件下载器,帮助读者掌握这些技术,编写更复杂高效的Python程序。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 API
Python 高级编程与实战:深入理解并发编程与分布式系统
在前几篇文章中,我们探讨了 Python 的基础语法、面向对象编程、函数式编程、元编程、性能优化、调试技巧、数据科学、机器学习、Web 开发、API 设计、网络编程和异步IO。本文将深入探讨 Python 在并发编程和分布式系统中的应用,并通过实战项目帮助你掌握这些技术。
|
9月前
|
数据采集 消息中间件 Java
python并发编程:什么是并发编程?python对并发编程有哪些支持?
并发编程能够显著提升程序的效率和响应速度。例如,网络爬虫通过并发下载将耗时从1小时缩短至20分钟;APP页面加载时间从3秒优化到200毫秒。Python支持多线程、多进程、异步I/O和协程等并发编程方式,适用于不同场景。线程通信方式包括共享变量、消息传递和同步机制,如Lock、Queue等。Python的并发编程特性使其在处理大规模数据和高并发访问时表现出色,成为许多领域的首选语言。
178 3
|
11月前
|
并行计算 数据处理 调度
Python中的并发编程:探索多线程与多进程的奥秘####
本文深入探讨了Python中并发编程的两种主要方式——多线程与多进程,通过对比分析它们的工作原理、适用场景及性能差异,揭示了在不同应用需求下如何合理选择并发模型。文章首先简述了并发编程的基本概念,随后详细阐述了Python中多线程与多进程的实现机制,包括GIL(全局解释器锁)对多线程的影响以及多进程的独立内存空间特性。最后,通过实例演示了如何在Python项目中有效利用多线程和多进程提升程序性能。 ####
|
12月前
|
数据挖掘 程序员 调度
探索Python的并发编程:线程与进程的实战应用
【10月更文挑战第4天】 本文深入探讨了Python中实现并发编程的两种主要方式——线程和进程,通过对比分析它们的特点、适用场景以及在实际编程中的应用,为读者提供清晰的指导。同时,文章还介绍了一些高级并发模型如协程,并给出了性能优化的建议。
131 3

推荐镜像

更多