Python中的并发编程(1)并发相关概念

简介: Python中的并发编程(1)并发相关概念

并发和并行

并发和并行

并发指逻辑上同时处理多件事情,并行指实际上同时做多件事情。

并发不一定通过并行实现,也可以通过多任务实现。例如:现代操作系统都可以同时执行多个任务,比如同时听歌和玩游戏,但歌曲播放和游戏运行并不一定是同时发生的,可能第1个CPU时间播放歌曲,然后第2个CPU时间执行游戏,这样交替执行。而并行是要求同时执行,即同一个CPU时间两个事情都发生,为了实现并行,必须能同时执行多个计算任务,如多核CPU或多个CPU。


并发和并行不互斥,并行是并发的一种实现方式。

Python实现并发的方式:进程、线程、协程

进程是程序运行时的一个实例。进程通信只能携带原始字节,因此Python的对象需要序列化为原始字节才能在进程间通信。

线程是一个进程中的执行单元。一个进程启动后,会创建主线程,并且可以调用操作系统API创建更多线程。一个进程内的线程可以共享内存空间,轻松共享数据。

GIL全称为全局解释器锁,每个Python解释器程序是一个进程,虽然可以在一个进程中启动多个线程,但同一时间只有一个Python线程可以持有GIL,其它线程无法执行。所以Python中无法通过线程实现并行计算。

协程是可以挂起自身并在以后恢复的函数。Python 协程通常在事件循环(也在同一个线程中)的监督下在单个线程中运行。协程支持协作式多任务处理:一个协程必须使用 yieldawait 关键字显式放弃控制权,另一个协程才可以并发(而非并行)开展工作。

参考:

  • 《流畅的Python》(第二版)第19章 Python并发模型
相关文章
|
3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。
51 2
|
3月前
|
监控 并行计算 数据处理
构建高效Python应用:并发与异步编程的实战秘籍,IO与CPU密集型任务一网打尽!
在Python编程的征途中,面对日益增长的性能需求,如何构建高效的应用成为了每位开发者必须面对的课题。并发与异步编程作为提升程序性能的两大法宝,在处理IO密集型与CPU密集型任务时展现出了巨大的潜力。今天,我们将深入探讨这些技术的最佳实践,助你打造高效Python应用。
50 0
|
6天前
|
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。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 语音技术
Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧
本文介绍了Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧,并通过TensorFlow和PyTorch等库展示了实现神经网络的具体示例,涵盖图像识别、语音识别等多个应用场景。
80 8
|
2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。 ####
|
2月前
|
API 数据处理 Python
探秘Python并发新世界:asyncio库,让你的代码并发更优雅!
在Python编程中,随着网络应用和数据处理需求的增长,并发编程变得愈发重要。asyncio库作为Python 3.4及以上版本的标准库,以其简洁的API和强大的异步编程能力,成为提升性能和优化资源利用的关键工具。本文介绍了asyncio的基本概念、异步函数的定义与使用、并发控制和资源管理等核心功能,通过具体示例展示了如何高效地编写并发代码。
49 2
|
2月前
|
数据库 开发者 Python
“Python异步编程革命:如何从编程新手蜕变为并发大师,掌握未来技术的制胜法宝”
【10月更文挑战第25天】介绍了Python异步编程的基础和高级技巧。文章从同步与异步编程的区别入手,逐步讲解了如何使用`asyncio`库和`async`/`await`关键字进行异步编程。通过对比传统多线程,展示了异步编程在I/O密集型任务中的优势,并提供了最佳实践建议。
24 1
|
3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。
44 3
|
3月前
|
数据处理 Python
深入探索:Python中的并发编程新纪元——协程与异步函数解析
深入探索:Python中的并发编程新纪元——协程与异步函数解析
33 3
|
3月前
|
中间件 API 调度
深入探究 Python 异步编程:利用 asyncio 和 aiohttp 构建高效并发应用
深入探究 Python 异步编程:利用 asyncio 和 aiohttp 构建高效并发应用
58 4