Python并发编程实战：从入门到精通

高并发编程一直是Python开发中的重头戏，掌握它就像给代码插上翅膀，让程序跑得更快更溜。这个知识点说难也不难，说简单也不简单，关键是要搞清楚几个核心概念，上手实践才是王道。

并发和并行傻傻分不清？

好多小伙伴总是搞混并发和并行，我一开始也是一脸懵。打个简单的比方，并发就像你一个人同时玩着手机刷微博、追剧，看似同时在做，实际上是在快速切换；并行就像你和你对象两个人，一个人刷微博一个人追剧，是真的同时在进行。

1import time

2from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

4def task(name)：

5 print(f'{name}任务开始...')

6 time.sleep(2) # 模拟耗时操作

7 print(f'{name}任务结束！')

8 return name

10# 创建线程池

11with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor：

12 tasks = ['看剧'， '刷微博'， '玩游戏']

13 results = executor.map(task， tasks)

多线程还是多进程？这是个问题

在Python里面，因为有个叫GIL的东西（全局解释器锁），多线程在CPU密集型任务上表现不咋地。要是遇到计算密集的活儿，多进程更靠谱。

1from multiprocessing import Process

2import os

4def heavy_calc()：

5 count = 0

6 for i in range(100_000_000)：

7 count += i

8 print(f'进程{os.getpid()}计算完成')

10if __name__ == '__main__'：

11 processes = []

12 for _ in range(4)：

13 p = Process(target=heavy_calc)

14 processes.append(p)

15 p.start()

17 for p in processes：

18 p.join()

小贴士：

多线程适合IO密集型任务，比如爬虫、文件处理

多进程适合CPU密集型任务，比如大数据计算

别忘了处理异常，不然程序容易挂掉

协程：异步编程的实力选手

协程是我最喜欢的并发方式，轻量级又高效。Python 3.5之后引入的async/await语法糖，用起来贼爽。

1import asyncio

3async def fetch_data(i)：

4 print(f'开始获取数据{i}...')

5 await asyncio.sleep(1) # 模拟IO操作

6 print(f'数据{i}获取完成！')

7 return f'data_{i}'

9async def main()：

10 tasks = [fetch_data(i) for i in range(5)]

11 results = await asyncio.gather(*tasks)

12 print(f'所有数据：{results}')

14# Python 3.7+

15asyncio.run(main())

线程安全和锁机制

多线程编程最坑的就是共享资源的问题，不加锁容易数据混乱，加锁太多又影响性能，得找到平衡点。

1import threading

3class Counter：

4 def __init__(self)：

5 self.count = 0

6 self.lock = threading.Lock()

8 def increment(self)：

9 with self.lock：# 使用上下文管理器，自动加解锁

10 temp = self.count

11 temp += 1

12 self.count = temp

14counter = Counter()

15threads = []

16for _ in range(100)：

18 threads.append(t)

19 t.start()

小贴士：

能用Lock就别用RLock，性能更好

死锁问题要特别注意，按固定顺序获取多个锁

尽量使用threading.local()存储线程私有数据

Python的并发编程博大精深，今天咱们就聊到这。掌握这些基础概念，再配合实际项目练练手，很快就能上手了。写并发代码最重要的是要有耐心，调试起来可能会很烦，但熟能生巧，代码写多了自然就有感觉了。

代码这东西，光看不练假把式。赶紧动手试试，遇到问题别怕，爬几次坑技术才能提升。

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