python基础之并发编程(二)

下面我来详细讲解“python基础之并发编程(二)”的完整攻略。

1. 前言

本文主要介绍Python中的并发编程，包括多线程、多进程、协程等，并对不同方式的并发编程之间进行了比较，以便读者能够更好地选择适合自己的并发编程方式。

2. 多进程编程

多进程编程是Python中实现并发编程的一种方式，通过使用multiprocessing模块可以创建多个进程，对于多核CPU系统可以充分利用CPU资源。下面是一个简单的多进程编程示例。

import multiprocessing

def worker(num):
    """多进程执行的函数"""
    print('worker: ', num)

if __name__ == '__main__':
    # 创建多个进程
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        p.start()

以上代码中，我们通过multiprocessing模块创建了5个进程，每个进程都执行了worker函数，并将进程编号作为参数传递给worker函数。

3. 多线程编程

除了多进程编程外，Python中还可以使用多线程编程实现并发编程，通过使用threading模块可以创建多个线程。与多进程不同的是，多线程模式将多个线程放在同一个进程中，可以更好地利用CPU资源。下面是一个简单的多线程编程示例。

import threading

def worker(num):
    """多线程执行的函数"""
    print('worker: ', num)

if __name__ == '__main__':
    # 创建多个线程
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
        t.start()

以上代码中，我们通过threading模块创建了5个线程，每个线程都执行了worker函数，并将线程编号作为参数传递给worker函数。

4. 协程编程

协程是一种轻量级的并发编程方式，Python中通过使用asyncio模块可以实现协程编程。协程遵循一个重要的特点，即“主动让出控制权”，当一个协程遇到IO操作时，会自动“让出”CPU，然后去执行其他协程，从而实现“同时”执行多个协程的效果。下面是一个简单的协程编程示例。

import asyncio

async def worker():
    """协程执行的函数"""
    print('start')
    await asyncio.sleep(1)
    print('end')

if __name__ == '__main__':
    # 创建事件循环
    loop = asyncio.get_event_loop()

    # 创建任务
    tasks = [worker() for i in range(5)]

    # 执行任务
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

    # 关闭事件循环
    loop.close()

以上代码中，我们通过asyncio模块创建了5个协程，每个协程都执行了worker函数，并等待1秒钟后结束。

5. 总结

通过以上示例，我们可以对比多进程、多线程、协程三种并发编程方式的不同之处。多进程适用于CPU密集型任务，多线程适用于IO密集型任务，而协程则适用于并发量不大的任务。在实际开发中，我们需要根据具体情况选择适合自己的并发编程方式。