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社区首页 >专栏 >人工智能之编程进阶 Python高级:第八章 网络并发类模块

人工智能之编程进阶 Python高级:第八章 网络并发类模块

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咚咚王
发布2025-11-19 19:17:42
发布2025-11-19 19:17:42
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人工智能之编程进阶 Python高级

第八章 网络并发类模块


前言

本文针对于网络编程以及网络编程中的多线程以及异步编程和子进程进行详细的叙述,并对这几种方式进行了对比总结。

---# 🌐 一、网络编程(socket)

Python 使用 socket 模块进行底层网络通信,支持 TCP/UDP。

1. TCP 服务端(监听连接)

代码语言:python
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import socket

server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.bind(('localhost', 8888))
server.listen(5)  # 最多排队 5 个连接

print("服务器启动,等待连接...")

while True:
    client, addr = server.accept()
    print(f"客户端 {addr} 已连接")
    
    data = client.recv(1024).decode('utf-8')
    print("收到:", data)
    
    client.send(b"Hello from server!")
    client.close()

2. TCP 客户端

代码语言:python
复制
import socket

client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
client.connect(('localhost', 8888))
client.send(b"Hello server!")
response = client.recv(1024)
print("服务器回复:", response.decode())
client.close()

3. UDP 示例(无连接)

代码语言:python
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# 服务端
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
sock.bind(('localhost', 9999))
data, addr = sock.recvfrom(1024)
sock.sendto(b"Got it!", addr)

# 客户端
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
sock.sendto(b"Hi UDP!", ('localhost', 9999))
data, _ = sock.recvfrom(1024)

适用场景:自定义协议、学习网络原理 ❌ 不推荐:写 Web 服务(用 Flask/FastAPI 更高效)


🔁 二、多线程(threading)

用于 I/O 密集型任务(如文件读写、网络请求),但受 GIL 限制,不能真正并行 CPU 计算

1. 基本用法

代码语言:python
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import threading
import time

def worker(name):
    print(f"线程 {name} 开始")
    time.sleep(2)
    print(f"线程 {name} 结束")

# 创建并启动线程
t1 = threading.Thread(target=worker, args=("A",))
t2 = threading.Thread(target=worker, args=("B",))

t1.start()
t2.start()

t1.join()  # 等待线程结束
t2.join()
print("所有线程完成")

2. 线程安全(加锁)

代码语言:python
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lock = threading.Lock()
counter = 0

def increment():
    global counter
    for _ in range(100000):
        with lock:  # 或 lock.acquire() / lock.release()
            counter += 1

t1 = threading.Thread(target=increment)
t2 = threading.Thread(target=increment)
t1.start(); t2.start()
t1.join(); t2.join()
print(counter)  # 应为 200000

⚠️意:Python 的 GIL(全局解释器锁) 使得同一时间只有一个线程执行 Python 字节码。 所以多线程适合 I/O 阻塞场景(如下载、数据库查询),不适合 CPU 密集型任务。

典型用途:同时处理多个客户端请求、并发爬虫(配合 requests)


⚡ 三、异步 I/O(asyncio)

Python 的 原生异步框架,使用 async/await 实现单线程高并发,特别适合 大量 I/O 操作(如 HTTP 请求、数据库查询)。

1. 基本异步函数

代码语言:python
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import asyncio

async def say_hello(delay, name):
    await asyncio.sleep(delay)  # 异步等待(不阻塞其他任务)
    print(f"Hello {name}!")

async def main():
    # 并发运行多个协程
    await asyncio.gather(
        say_hello(1, "Alice"),
        say_hello(2, "Bob"),
        say_hello(0.5, "Charlie")
    )

# 启动事件循环
asyncio.run(main())

2. 异步 HTTP 请求(需第三方库)

代码语言:python
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import aiohttp
import asyncio

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    urls = ["https://httpbin.org/delay/1"] * 5
    tasks = [fetch(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print("全部完成!")

asyncio.run(main())

优势:单线程高并发(万级连接) 资源占用低 代码逻辑清晰(避免回调地狱)

限制:所有 I/O 操作必须是 异步兼容的(不能直接用 time.sleep()requests.get()) 不适合 CPU 密集型任务(会阻塞事件循环)

📌 适用场景:高性能 Web 服务(FastAPI、aiohttp)、实时聊天、爬虫


🧒 四、子进程(subprocess)

用于 启动和控制外部程序(如 shell 命令、其他语言脚本),可绕过 GIL,实现真正的 CPU 并行

1. 简单运行命令

代码语言:python
复制
import subprocess

# 运行命令并获取输出
result = subprocess.run(["ls", "-l"], capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)

2. 启动长期运行的进程

代码语言:python
复制
proc = subprocess.Popen(
    ["ping", "baidu.com"],
    stdout=subprocess.PIPE,
    stderr=subprocess.PIPE,
    text=True
)

# 读取输出(非阻塞需配合 select 或线程)
try:
    stdout, stderr = proc.communicate(timeout=10)
    print(stdout)
except subprocess.TimeoutExpired:
    proc.kill()
    print("超时,已终止")

3. 与多进程结合(multiprocessing

代码语言:python
复制
from multiprocessing import Pool
import os

def cpu_task(n):
    return sum(i*i for i in range(n))  # 纯 CPU 计算

if __name__ == '__main__':
    with Pool() as pool:  # 自动使用 CPU 核心数
        results = pool.map(cpu_task, [1000000] * 4)
    print(results)

关键点subprocess 适合调用 外部程序 multiprocessing 适合 Python 内部 CPU 并行 两者都能绕过 GIL,实现真正并行

📌 典型用途:调用 ffmpeg 处理视频 执行 shell 脚本 并行处理图像/数据(用 multiprocessing


🔄 五、进程 vs 线程:本质区别与选型建议

这是很多初学者容易混淆的核心问题。下面从多个维度对比:

对比项

线程(Thread)

进程(Process)

定义

同一进程内的执行单元

操作系统分配资源的基本单位

内存空间

共享进程内存(变量、堆)

独立内存空间(不共享)

创建开销

小(轻量)

大(需复制内存、资源)

通信方式

直接读写共享变量(需加锁)

需通过 IPC(如 Queue、Pipe、共享内存)

稳定性

一个线程崩溃 → 整个进程崩溃

一个进程崩溃 → 不影响其他进程

GIL 影响

受 GIL 限制,Python 中无法并行 CPU

绕过 GIL,真正并行 CPU

适用任务

I/O 密集型(网络、磁盘)

CPU 密集型(计算、图像处理)

Python 模块

threading

multiprocessing / subprocess

📌 一句话总结:

线程 = 共享内存 + 轻量 + 适合等 I/O 进程 = 独立内存 + 重量 + 适合干 CPU 活

💡 实际选型建议:

  • 爬取 100 个网页? → 用 threadingasyncio(都在等网络响应)
  • 计算 100 万个数的平方和? → 用 multiprocessing(真正并行计算)
  • 调用外部程序(如 ffmpeg)? → 用 subprocess(天然隔离、安全)

⚠️ 注意: 在 Python 中,由于 GIL(全局解释器锁) 的存在,多线程无法提升 CPU 密集型任务的性能。这是选择进程而非线程的关键原因。

🔍 六、四大方式对比总结

方式

是否并行

适用任务类型

是否绕过 GIL

典型场景

多线程 (threading)

❌(伪并行)

I/O 密集型

爬虫、文件读写、多客户端

异步 I/O (asyncio)

❌(单线程)

I/O 密集型

高并发 Web 服务、实时通信

子进程 (subprocess)

调用外部程序

执行 shell、调用 C/Java 程序

多进程 (multiprocessing)

CPU 密集型

数据计算、图像处理、科学计算

💡 一句话选型等网络/磁盘? → 用 threadingasyncio 算数学/处理数据? → 用 multiprocessing 跑外部命令? → 用 subprocess


✅ 七、最佳实践建议

  1. Web 服务优先选 asyncio(如 FastAPI + async/await),性能远超多线程。
  2. 不要在 asyncio 中混用阻塞代码(如 time.sleep()requests),会卡住整个事件循环。
  3. CPU 密集任务别用 threading,改用 multiprocessing
  4. 子进程记得处理超时和异常,避免僵尸进程。
  5. 线程间共享数据务必加锁LockQueue)。
  6. 开发阶段可用 concurrent.futures 统一接口:from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor

资料关注

公众号:咚咚王

《Python编程:从入门到实践》

《利用Python进行数据分析》

《算法导论中文第三版》

《概率论与数理统计(第四版) (盛骤) 》

《程序员的数学》

《线性代数应该这样学第3版》

《微积分和数学分析引论》

《(西瓜书)周志华-机器学习》

《TensorFlow机器学习实战指南》

《Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南》

《模式识别(第四版)》

《深度学习 deep learning》伊恩·古德费洛著 花书

《Python深度学习第二版(中文版)【纯文本】 (登封大数据 (Francois Choliet)) (Z-Library)》

《深入浅出神经网络与深度学习+(迈克尔·尼尔森(Michael+Nielsen) 》

《自然语言处理综论 第2版》

《Natural-Language-Processing-with-PyTorch》

《计算机视觉-算法与应用(中文版)》

《Learning OpenCV 4》

《AIGC:智能创作时代》杜雨+&+张孜铭

《AIGC原理与实践:零基础学大语言模型、扩散模型和多模态模型》

《从零构建大语言模型(中文版)》

《实战AI大模型》

《AI 3.0》

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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