python并发和异步编程实例

针对“python并发和异步编程实例”的完整攻略，本文将分为以下几个部分进行说明：

1. 并发编程和异步编程的概念解释
2. 并发编程实例演示
3. 异步编程实例演示
4. 总结和建议

1. 并发编程和异步编程的概念解释

在开始讲解并发编程和异步编程实例之前，我们需要先理解这两个概念。

并发编程是指同时执行多个任务，不一定要在同一时刻，但一段时间内它们是交替执行的。

异步编程是指仅当 I/O 或事件完成之后才执行下一步，期间不会阻塞当前线程。

2. 并发编程实例演示

并发编程可以通过多线程或多进程实现。这里我们使用 Python 的 threading 模块实现简单的多线程并发编程。

import threading
import time

def run(num):
    print("Thread", num, "Start")
    time.sleep(2)
    print("Thread", num, "End")

if __name__ == '__main__':
    for i in range(3):
        t = threading.Thread(target=run, args=(i,))
        t.start()

这段代码中，我们定义了一个 run 函数，模拟了一个耗时操作。然后使用 threading 模块的 Thread 类创建一个新线程，并传递参数 num。最后通过调用 start 方法启动线程。

3. 异步编程实例演示

Python3.5 引入了新的 asyncio 模块，提供了一种非常简单的方式来编写异步应用。如下所示是一个使用 asyncio 实现异步编程的例子：

import asyncio

async def run(num):
    print("Async Start", num)
    await asyncio.sleep(2)
    print("Async End", num)

if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    tasks = [asyncio.ensure_future(run(i)) for i in range(3)]
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
    loop.close()

这段代码中，我们定义了一个异步函数 run，使用 async/await 关键字实现了非阻塞等待，从而实现异步编程。在 main 函数中，我们使用 asyncio.get_event_loop() 方法获取一个事件循环对象，创建了多个任务，并调用 loop.run_until_complete() 方法启动事件循环。

4. 总结和建议

上述两种方式都可以轻松实现并发或异步编程，具体选择哪种方式取决于实际需求。同时，需要注意的是并发和异步编程都需要消耗一定的系统资源，过度的使用会导致程序性能下降。因此，在进行并发和异步编程时，需要谨慎使用，避免滥用。

至此，关于“python并发和异步编程实例”的完整攻略就讲解完了。