Python 并发的意义

Python 并发是指一次执行多个任务，这在处理大规模数据、网络爬虫等场景下非常有用。在 Python 中，有三种主要的并发处理方式：多线程、多进程和协程。下面将对它们一个个进行详细讲解，以及演示它们的使用方法。

多线程并发

多线程并发在 Python 中使用非常广泛，通过在同一进程内使用多个线程，可以同时完成多个任务。下面是使用多线程并发的示例代码：

import threading

def worker(num):
    """每个线程处理的任务"""
    print('Worker %s 开始执行' % num)

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

for t in threads:
    t.join()

上述代码通过创建 Thread 对象，指定每个线程要执行的任务，并添加到 threads 列表中，最后循环启动每个线程。在执行过程中，每个线程都会执行 worker() 函数，并输出相应的提示信息，直到所有线程执行完毕。

多进程并发

多进程并发是在同一台计算机上运行多个进程，每个进程是相互独立的，因此可以更好地利用多核处理器。下面是使用多进程并发的示例代码：

import multiprocessing

def worker(num):
    """每个进程处理的任务"""
    print('Worker %s 开始执行' % num)

processes = []
for i in range(5):
    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
    processes.append(p)
    p.start()

for p in processes:
    p.join()

上述代码与多线程并发类似，不同之处在于创建了 Process 对象，循环启动了每个进程，并且每个进程执行 worker() 函数。

协程并发

协程是指通过一个线程实现多个任务的高效解决方案。Python 3.5 引入了 asyncio 模块，提供了协程并发处理的支持。下面是使用协程并发的示例代码：

import asyncio

async def worker(num):
    """每个协程处理的任务"""
    print('Worker %s 开始执行' % num)

tasks = []
for i in range(5):
    t = asyncio.ensure_future(worker(i))
    tasks.append(t)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

上述代码通过定义 async 关键字声明协程函数，然后利用 asyncio 模块创建任务并添加到任务列表中。最后，通过 asyncio.wait() 函数来等待所有任务完成。与多线程并发和多进程并发不同，协程并发只需要在单线程中执行，因此更加高效。

总的来说，Python 中的并发处理提供了多种解决方案，包括多线程、多进程和协程。选用哪种方式取决于具体的场景和任务需求。同时，在使用并发处理的过程中，需要注意避免数据竞争等问题，以提高程序的稳定性和效率。