Python多进程异步并发|极客教程

Python多进程异步并发

在Python中，有两种常用的实现并发的方式：多进程和异步编程。多进程可以同时执行多个任务，而异步编程则可以让程序在等待IO操作的过程中不阻塞，提高程序的效率。本文将详细介绍如何结合多进程和异步编程来实现并发操作。

多进程

多进程是指在操作系统中同时运行多个独立的进程。Python中使用multiprocessing模块来实现多进程操作。下面是一个简单的多进程示例：

import multiprocessing

def worker(num):
    print(f'Worker {num}')

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        p.start()

上面的代码定义了一个worker函数，然后通过循环创建5个进程来调用worker函数。运行以上代码，可以看到输出类似于：

Worker 0
Worker 1
Worker 2
Worker 3
Worker 4

异步编程

异步编程是指一种避免阻塞等待IO操作完成的编程方式。Python中有一个内置的asyncio模块来实现异步编程。下面是一个简单的异步IO操作示例：

import asyncio

async def main():
    await asyncio.sleep(1)
    print('Hello, world!')

asyncio.run(main())

上面的代码定义了一个异步函数main，在其中调用asyncio.sleep来模拟IO操作，然后输出Hello, world!。运行以上代码，可以看到1秒后输出Hello, world!。

多进程异步并发

结合多进程和异步编程可以实现更高效的并发操作。下面是一个使用多进程和异步编程的示例代码：

import asyncio
import multiprocessing

async def async_worker(num):
    await asyncio.sleep(1)
    print(f'Async Worker {num}')

def main():
    async def run_async_worker(num):
        await async_worker(num)

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

    for p in processes:
        p.join()

if __name__ == '__main__':
    main()