Python 并发与并行编程

说明

本文将介绍 Python 中的并发与并行编程，包括概念解释、使用方法、常见应用场景和示例代码。并发与并行是现代计算机中非常重要的概念，通过充分利用计算机的多核处理能力，可以提升程序的执行效率。Python 作为一门流行的编程语言，也提供了丰富的库和工具用于实现并发与并行编程，本文将一一进行介绍。

1. 并发编程与并行编程的概念

在讨论并发编程与并行编程之前，我们需要先了解两个相关的概念：并发和并行。

并发（Concurrency）：指的是程序设计的一种特性，多个任务在同一时间段内执行，但不一定是同时执行。在多核处理器上，多个任务以时间片轮转的方式交替执行，给人的感觉是同时进行的。

并行（Parallelism）：指的是多个任务在同一时间段内同时执行，每个任务由独立的处理器核心执行。并行可以极大地提升程序的执行速度。

并发编程（Concurrent Programming）：是一种编程模型，用于处理并发任务。通过并发编程，我们可以同时执行多个任务，提高系统的吞吐量和响应能力。

并行编程（Parallel Programming）：是一种编程模型，用于实现并行计算。并行编程通过将任务分解成独立的子任务，并在多核处理器上同时执行，从而提高计算速度。

2. Python 中的并发编程

Python 提供了多个库和工具用于实现并发编程。本节将介绍 Python 中常用的并发编程模型和相关的库。

2.1. 线程（Thread）

线程是操作系统中最小的执行单元，它可以独立执行代码。Python 提供了 threading 模块，用于创建和管理线程。使用线程可以实现并发执行多个任务。

import threading

def worker():
    print("Thread started")
    # 执行一些耗时的任务
    print("Thread finished")

# 创建线程
thread = threading.Thread(target=worker)
# 启动线程
thread.start()
# 等待线程结束
thread.join()

上述代码创建了一个线程 thread，并通过 start() 方法启动线程。线程开始执行后，会调用 worker() 函数，并在函数执行完成后结束。使用线程可以在一个进程中同时执行多个任务，提高系统的响应能力。

2.2. 进程池（Pool）

进程池是一种并发编程模型，用于管理和调度多个进程执行任务。Python 提供了 multiprocessing 模块，用于创建和管理进程池。使用进程池可以实现并发执行多个独立的子任务。

from multiprocessing import Pool

def worker():
    print("Process started")
    # 执行一些耗时的任务
    print("Process finished")

# 创建进程池
pool = Pool()
# 启动进程
pool.apply_async(worker)
# 关闭进程池
pool.close()
# 等待进程结束
pool.join()

上述代码创建了一个进程池 pool，并通过 apply_async() 方法启动进程。进程开始执行后，会调用 worker() 函数，并在函数执行完成后结束。使用进程池可以实现并行执行多个独立的任务，提高计算速度。

3. Python 中的并行编程

Python 提供了多个库和工具用于实现并行编程。本节将介绍 Python 中常用的并行编程模型和相关的库。

3.1. 多进程（Multiprocessing）

多进程是一种并行编程模型，用于在多个进程中执行任务。Python 提供了 multiprocessing 模块，用于创建和管理多个进程。使用多进程可以实现并行执行多个子任务。

from multiprocessing import Process

def worker():
    print("Process started")
    # 执行一些耗时的任务
    print("Process finished")

# 创建进程
process = Process(target=worker)
# 启动进程
process.start()
# 等待进程结束
process.join()

上述代码创建了一个进程 process，并通过 start() 方法启动进程。进程开始执行后，会调用 worker() 函数，并在函数执行完成后结束。使用多进程可以实现并行执行多个子任务，提高计算速度。

3.2. 异步编程（Asynchronous Programming）

异步编程是一种并行编程模型，用于处理非阻塞式任务。Python 提供了 asyncio 模块，用于实现异步编程。使用异步编程可以充分利用计算机的多核处理能力，提高程序的执行效率。

import asyncio

# 定义异步任务
async def worker():
    print("Task started")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟耗时操作
    print("Task finished")

# 创建事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 启动任务
loop.run_until_complete(worker())
# 关闭事件循环
loop.close()

上述代码定义了一个异步任务 worker()，其中使用 await asyncio.sleep(1) 模拟了一个耗时操作。通过 run_until_complete() 方法启动任务，任务完成后关闭事件循环。异步编程可以在一个线程中执行多个任务，提高系统的并发能力。