Hey小伙伴们,今天要和大家聊聊一个超实用的Python技能——如何同时进行多个操作,是不是听起来就很酷呢?在编程的世界里,效率就是王道,能同时做几件事,那真是省时又省心,好了,废话不多说,直接上干货!
我们得知道Python里有几个强大的工具可以帮助我们实现并行操作,它们就是threading、multiprocessing和asyncio,这三个模块各有千秋,适用于不同的场景。
1、threading模块:这个模块是用于创建线程的,适用于I/O密集型任务,比如文件读写、网络请求等,但是要注意,由于Python的全局解释器锁(GIL),线程在执行CPU密集型任务时可能并不会带来性能上的提升。
2、multiprocessing模块:这个模块可以创建多个进程,适用于CPU密集型任务,每个进程都有自己的内存空间和解释器,所以可以充分利用多核CPU的优势。
3、asyncio模块:这是一个用于编写单线程并发代码的库,适用于IO密集型任务,它通过事件循环和协程来实现并发,代码看起来就像是同步的,但实际上是异步执行的。
我们来看几个简单的例子,让你感受一下它们的魅力。
threading模块示例
import threading
def say_hello():
print("Hello from thread")
创建线程
thread = threading.Thread(target=say_hello)
启动线程
thread.start()
print("Hello from main")
等待线程结束
thread.join()multiprocessing模块示例
from multiprocessing import Process
def say_hello():
print("Hello from process")
创建进程
process = Process(target=say_hello)
启动进程
process.start()
print("Hello from main")
等待进程结束
process.join()asyncio模块示例
import asyncio
async def say_hello():
print("Hello from coroutine")
await asyncio.sleep(1)
print("Hello again from coroutine")
async def main():
await say_hello()
运行事件循环
asyncio.run(main())这些只是最基本的用法,实际上它们可以更复杂,更灵活,你可以在threading中使用Lock来处理共享资源的同步问题,或者在multiprocessing中使用Manager来共享数据,而在asyncio中,你可以使用await来等待异步操作完成,或者使用asyncio.gather来同时运行多个协程。
记得并行和并发虽然听起来差不多,但它们是两个不同的概念,并行是指多个任务同时在多个核心上执行,而并发是指多个任务在单个核心上交替执行,Python的这些模块可以帮助我们实现并发,但并行则需要硬件的支持。
好了,今天的分享就到这里,希望对你有所帮助,如果你有任何问题或者想要了解更多,记得留言哦!我们下次再见!👋



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