python怎么同时进行多个操作

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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！👋