多處理

python的多處理模塊允許您創(chuàng)建獨立的進程，每個進程都有自己的內(nèi)存和資源。這對于并行處理大型數(shù)據(jù)集或執(zhí)行io密集型任務非常有用。

import multiprocessing

def worker(num):
print(f"Worker {num}: started")
# 執(zhí)行一些耗時的任務
print(f"Worker {num}: finished")

if __name__ == "__main__":
jobs = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
jobs.append(p)
p.start()

for job in jobs:
job.join()

異步編程

asyncio模塊提供了對異步編程的支持，允許您編寫在事件循環(huán)中運行的非阻塞代碼。這對于處理網(wǎng)絡請求、websocket和實時應用程序很有用。

import asyncio

async def main():
# 執(zhí)行一些異步任務
await asyncio.gather(
fetch_data(),
process_data(),
send_results()
)

asyncio.run(main())

線程

Python的線程模塊允許您創(chuàng)建在同一進程中運行的輕量級線程。它們對于并行處理小任務和執(zhí)行并發(fā)操作很有用。

import threading

def worker(num):
print(f"Thread {num}: started")
# 執(zhí)行一些耗時的任務
print(f"Thread {num}: finished")

threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
threads.append(t)
t.start()

for thread in threads:
thread.join()

并發(fā)框架

除了標準庫函數(shù)，還有許多第三方并發(fā)框架，提供了高級功能：

Celery： 用于分布式任務隊列和異步任務執(zhí)行

Luigi： 用于創(chuàng)建可重現(xiàn)的復雜工作流

Dask： 用于大型分布式計算

事件循環(huán)

Python的事件循環(huán)是處理并發(fā)操作的核心。它是一個無限循環(huán)，輪詢事件并調(diào)用適當?shù)奶幚沓绦颉＠斫馐录h(huán)對于編寫高效的并發(fā)代碼至關重要。

性能優(yōu)化技巧

使用并行性： 利用多處理和線程來并行處理任務。

異步編程： 對于IO密集型操作，使用asyncio來避免阻塞。

減少GIL爭用： Python的全局解釋器鎖(GIL)可以限制并發(fā)性，使用C擴展或Cython來避免這個問題。

使用并發(fā)框架： 第三方并發(fā)框架提供了優(yōu)化工具和高級功能。

Python并發(fā)編程的最新進展提供了強大的工具，可以提高應用程序性能并利用現(xiàn)代硬件。通過了解多處理、異步編程、線程、并發(fā)框架和事件循環(huán)，您可以創(chuàng)建高效、可擴展的并發(fā)系統(tǒng)。