详解Python如何使用并发模型编程

什么是并发模型编程

并发模型编程是指在同一时间，有多个任务在同一进程下执行的一种编程模式。相比于传统的单线程编程模式，使用并发模型编程可以更高效地利用计算机的多核处理能力，提升程序的响应能力和并发请求的处理能力。

Python中提供了多种并发模型编程的实现方式，如多线程、多进程和异步I/O等。

多线程并发编程

多线程并发编程是指在同一个进程内开启多个线程来执行不同的任务，从而实现并发处理的一种方式。

示例1：计算斐波那契数列

下面是一个使用多线程并发编程来计算斐波那契数列的例子：

import threading

class FibonacciThread(threading.Thread):
    def __init__(self, n):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.n = n

    def run(self):
        if self.n <= 1:
            self.result = self.n
        else:
            thread1 = FibonacciThread(self.n-1)
            thread2 = FibonacciThread(self.n-2)
            thread1.start()
            thread2.start()
            thread1.join()
            thread2.join()
            self.result = thread1.result + thread2.result

    def get_result(self):
        return self.result

def fibonacci(n):
    thread = FibonacciThread(n)
    thread.start()
    thread.join()
    return thread.get_result()

if __name__ == '__main__':
    print(fibonacci(10)) # 输出：55

在上面的例子中，我们定义了一个FibonacciThread类，继承自threading.Thread类，并重写了run()方法和get_result()方法。在run()方法中，我们判断了n是否小于等于1，如果是的话直接返回n，否则创建两个新的线程来分别计算n-1和n-2的斐波那契数列。接着调用这两个线程的start()方法和join()方法来实现多线程并发执行，并计算出结果。最后，我们定义了一个fibonacci()函数来创建一个新的FibonacciThread对象，调用其start()方法和join()方法，并返回计算结果。

示例2：下载网络资源

下面是一个使用多线程并发编程来下载网络资源的例子：

import threading
import requests

class DownloadThread(threading.Thread):
    def __init__(self, url, filename):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.url = url
        self.filename = filename

    def run(self):
        response = requests.get(self.url)
        with open(self.filename, 'wb') as f:
            f.write(response.content)

def download(url, filename):
    thread = DownloadThread(url, filename)
    thread.start()
    thread.join()

if __name__ == '__main__':
    download('http://example.com/image.jpg', 'image.jpg')

在上面的例子中，我们定义了一个DownloadThread类，继承自threading.Thread类，并重写了run()方法。在run()方法中，我们使用requests库来发送HTTP请求，下载网络资源，并将其存储到指定的文件中。接着，我们定义了一个download()函数来创建一个新的DownloadThread对象，并调用其start()方法和join()方法来实现多线程并发下载。

多进程并发编程

多进程并发编程是指在同一个计算机中开启多个进程来执行不同的任务，从而实现并发处理的一种方式。在Python中，我们可以使用multiprocessing模块来实现多进程并发编程。

示例1：计算CPU密集型任务

下面是一个使用多进程并发编程来计算CPU密集型任务的例子：

import multiprocessing

def worker(n):
    total = 0
    for i in range(n):
        total += i
    return total

def run_in_parallel(n, num_processes):
    pool = multiprocessing.Pool(num_processes)
    results = pool.map(worker, [n // num_processes] * num_processes)
    pool.close()
    pool.join()
    return sum(results)

if __name__ == '__main__':
    print(run_in_parallel(1000000000, 4)) # 输出：499999999500000000

在上面的例子中，我们定义了一个worker函数，用来计算从0到n的和。接着，我们定义了一个run_in_parallel函数来创建一个multiprocessing.Pool对象，调用其map()方法并传入worker函数和数据的列表来实现多进程并发计算，并返回最终的结果。

示例2：下载网络资源

下面是一个使用多进程并发编程来下载网络资源的例子：

import multiprocessing
import requests

def worker(url, filename):
    response = requests.get(url)
    with open(filename, 'wb') as f:
        f.write(response.content)

def run_in_parallel(urls, filenames, num_processes):
    pool = multiprocessing.Pool(num_processes)
    for url, filename in zip(urls, filenames):
        pool.apply_async(worker, args=(url, filename))
    pool.close()
    pool.join()

if __name__ == '__main__':
    urls = ['http://example.com/image1.jpg', 'http://example.com/image2.jpg', 'http://example.com/image3.jpg']
    filenames = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg']
    run_in_parallel(urls, filenames, 3)

在上面的例子中，我们定义了一个worker函数，用来下载指定的网络资源，并将其保存到指定的文件中。接着，我们定义了一个run_in_parallel函数来创建一个multiprocessing.Pool对象，调用其apply_async()方法来实现多进程并发下载，并传入urls列表和filenames列表作为参数。最后，我们在main函数中定义了urls列表和filenames列表，并调用run_in_parallel函数来下载这些网络资源。