Python 高级编程与实战:深入理解并发编程与分布式系统

简介: 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。

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。

1. 并发编程基础

并发编程是编写可以同时执行多个任务的程序的技能。Python 提供了多种并发编程工具,如 threadingmultiprocessingasyncio

1.1 使用 threading 进行多线程编程

threading 是 Python 的标准库之一,用于实现多线程编程。

import threading
import time

def worker():
    print(f"Worker thread started")
    time.sleep(2)
    print(f"Worker thread finished")

# 创建线程
thread = threading.Thread(target=worker)
thread.start()

# 主线程继续执行
print("Main thread continues")
thread.join()
print("Main thread finished")

1.2 使用 multiprocessing 进行多进程编程

multiprocessing 是 Python 的标准库之一,用于实现多进程编程。

import multiprocessing
import time

def worker():
    print(f"Worker process started")
    time.sleep(2)
    print(f"Worker process finished")

# 创建进程
process = multiprocessing.Process(target=worker)
process.start()

# 主进程继续执行
print("Main process continues")
process.join()
print("Main process finished")

1.3 使用 asyncio 进行异步编程

asyncio 是 Python 的标准库之一,用于编写异步IO程序。

import asyncio

async def worker():
    print("Worker coroutine started")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Worker coroutine finished")

async def main():
    print("Main coroutine started")
    await worker()
    print("Main coroutine finished")

# 运行事件循环
asyncio.run(main())

2. 分布式系统基础

分布式系统是由多台计算机组成的系统,这些计算机通过网络进行通信和协调。Python 提供了多种分布式系统工具,如 celerydask

2.1 使用 celery 进行分布式任务队列

celery 是一个分布式任务队列系统,用于在多个工作节点上执行任务。

# tasks.py
from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')

@app.task
def add(x, y):
    return x + y

# 启动 worker
# celery -A tasks worker --loglevel=info

# 调用任务
# from tasks import add
# result = add.delay(4, 4)
# result.get()

2.2 使用 dask 进行分布式计算

dask 是一个分布式计算库,用于在多个节点上执行大规模计算任务。

import dask.array as da

# 创建大型数组
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))

# 计算平均值
mean = x.mean()
print(mean.compute())

3. 并发编程与分布式系统实战项目

3.1 使用 threadingqueue 构建简单的任务调度器

我们将使用 threadingqueue 构建一个简单的任务调度器,支持多线程任务执行。

import threading
import queue
import time

def worker(q):
    while True:
        task = q.get()
        if task is None:
            break
        print(f"Processing {task}")
        time.sleep(2)
        q.task_done()

# 创建任务队列
task_queue = queue.Queue()

# 创建并启动工作线程
num_worker_threads = 4
threads = []
for i in range(num_worker_threads):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(task_queue,))
    t.start()
    threads.append(t)

# 添加任务
for task in range(10):
    task_queue.put(task)

# 等待所有任务完成
task_queue.join()

# 停止工作线程
for i in range(num_worker_threads):
    task_queue.put(None)
for t in threads:
    t.join()

3.2 使用 celery 构建简单的分布式任务队列

我们将使用 celery 构建一个简单的分布式任务队列,支持任务的异步执行。

# tasks.py
from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')

@app.task
def add(x, y):
    return x + y

# 启动 worker
# celery -A tasks worker --loglevel=info

# 调用任务
# from tasks import add
# result = add.delay(4, 4)
# result.get()

4. 总结

本文深入探讨了 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。通过本文的学习,你应该能够使用 Python 编写并发程序和分布式系统。

5. 进一步学习资源

希望本文能够帮助你进一步提升 Python 编程技能,祝你在编程的世界中不断进步!

相关文章
|
10天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
181 102
|
10天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法框架/工具
Python:现代编程的瑞士军刀
Python:现代编程的瑞士军刀
177 104
|
10天前
|
人工智能 自然语言处理 算法框架/工具
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
174 103
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据挖掘
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
118 82
|
10天前
|
机器学习/深度学习 文字识别 Java
Python实现PDF图片OCR识别:从原理到实战的全流程解析
本文详解2025年Python实现扫描PDF文本提取的四大OCR方案(Tesseract、EasyOCR、PaddleOCR、OCRmyPDF),涵盖环境配置、图像预处理、核心识别与性能优化,结合财务票据、古籍数字化等实战场景,助力高效构建自动化文档处理系统。
137 0
|
8天前
|
小程序 PHP 图形学
热门小游戏源码(Python+PHP)下载-微信小程序游戏源码Unity发实战指南​
本文详解如何结合Python、PHP与Unity开发并部署小游戏至微信小程序。涵盖技术选型、Pygame实战、PHP后端对接、Unity转换适配及性能优化,提供从原型到发布的完整指南,助力开发者快速上手并发布游戏。
|
10天前
|
JavaScript 前端开发 安全
【逆向】Python 调用 JS 代码实战:使用 pyexecjs 与 Node.js 无缝衔接
本文介绍了如何使用 Python 的轻量级库 `pyexecjs` 调用 JavaScript 代码,并结合 Node.js 实现完整的执行流程。内容涵盖环境搭建、基本使用、常见问题解决方案及爬虫逆向分析中的实战技巧,帮助开发者在 Python 中高效处理 JS 逻辑。
|
10天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
Python:现代编程的多面手
Python:现代编程的多面手
26 0
|
1月前
|
存储 负载均衡 NoSQL
【赵渝强老师】Redis Cluster分布式集群
Redis Cluster是Redis的分布式存储解决方案,通过哈希槽(slot)实现数据分片,支持水平扩展,具备高可用性和负载均衡能力,适用于大规模数据场景。
187 2
|
1月前
|
存储 缓存 NoSQL
【📕分布式锁通关指南 12】源码剖析redisson如何利用Redis数据结构实现Semaphore和CountDownLatch
本文解析 Redisson 如何通过 Redis 实现分布式信号量(RSemaphore)与倒数闩(RCountDownLatch),利用 Lua 脚本与原子操作保障分布式环境下的同步控制,帮助开发者更好地理解其原理与应用。
91 0

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多