多核处理器的普及和性能提升引领了高效能计算时代，加速数据处理并强力支撑人工智能与科学模拟等应用。并发编程因能同步执行多任务而变得关键，它增强程序性能和响应速度。Python通过线程、进程及异步编程支持并发。
并发编程提升了程序效率与响应性，它能同时处理多个任务。
在并发编程中，线程是最小的运行单元，支持多任务并行执行与共享内存，但需要注意同步问题；
进程则拥有独立的内存空间，因此更加安全，但进程间的通信相对复杂；
相比之下，协程更为轻量级，并支持非阻塞执行，在Python的异步编程中得到了广泛应用。
二、Python中的线程与进程
Python提供多种并发编程方法包括线程、多进程及异步编程等，助力程序执行效率的提升。开发者借此可编写出更为高效、充分利用资源的应用程序。
线程
Python的threading模块通过threading.Thread类简化了线程的创建与管理，让用户能够轻松实现多任务处理。它使并发操作在Python程序中变得更加简单高效。
创建和启动线程
以下示例展示了如何创建和启动线程：
import threading
def num():
for i in range(7, 11):
print(i)
创建线程
thread = threading.Thread(target=num)
启动线程
thread.start()
等待线程结束
thread.join()
7
8
9
10
在上面的例子中，创建了新线程以运行num函数并启动该线程。使用join方法确保主线程等待子线程执行完毕，保障了程序执行的正确顺序。
线程同步
在多线程编程中，共享资源易引发数据不一致性问题。为确保数据准确完整，我们常用线程同步技术如锁（Lock）机制等，来防止多个线程同时访问共享资源导致的数据冲突。
以下示例展示了如何使用锁来同步线程：
import threading
counter = 0
lock = threading.Lock()
def incrementcounter():
global counter
for in range(20000):
with lock:
counter += 1
创建和启动线程
threads = []
for _ in range(9):
thread = threading.Thread(target=increment_counter)
threads.append(thread)
thread.start()
等待所有线程结束
for thread in threads:
thread.join()
print(f"Final counter value: {counter}")
Final counter value: 180000
在上面的例子中，采用锁机制来保护counter变量，确保任何时刻仅有一个线程能对其进行读写操作，以此避免多线程环境下的数据不一致性问题。
多进程
Python的multiprocessing模块助力高效多进程编程，充分利用多核处理器优势，显著提升程序运行效率。通过简化进程创建与管理操作，使开发者能够轻松实现任务并行处理，挖掘硬件潜能，优化应用性能。
创建和启动进程
以下示例展示了如何创建和启动进程：
import multiprocessing
def print_range_of_numbers(start, end):
if not isinstance(start, int) or not isinstance(end, int):
raise ValueError("Both start and end must be integers")
if start >= end:
return
for i in range(start, end):
print(i)
创建进程
process = multiprocessing.Process(target=print_range_of_numbers)
启动进程
process.start()
等待进程结束
process.join()
