Python的多线程与多进程：并发编程基础与实战

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随着计算机硬件的不断发展，现代计算机通常配备多核处理器，使得在程序中同时处理多个任务成为可能。并发编程是提升程序性能、充分利用多核处理器能力的重要技术之一。在Python中，并发编程的实现主要包括多线程、多进程以及异步编程（如asyncio）。然而，由于Python的全局解释器锁（GIL），其多线程和多进程机制与其他语言有所不同，因此理解并发编程的不同技术及其适用场景显得尤为重要。

本文将详细介绍Python中的多线程、多进程和异步编程，分析它们的区别、应用场景，并通过丰富的代码实例帮助你掌握并发编程的基础与实践。

一、并发编程基础

在深入探讨多线程和多进程之前，先了解几个核心概念：

• 并发（Concurrency）：是指多个任务在同一时间段内交替执行，任务之间不一定是同时执行的，而是快速切换以提供一种“并行”运行的感觉。
• 并行（Parallelism）：是真正意义上的同时执行多个任务，通常要求多核处理器。
• 阻塞（Blocking）：指任务在等待某一事件完成（如I/O操作）时无法进行其他工作。
• 同步（Synchronous）：指任务按顺序执行，当前任务未完成时，后续任务不能执行。
• 异步（Asynchronous）：指任务可以在不等待其他任务完成的情况下发起，多个任务可以并发运行。

并发编程的主要目的是提升程序的效率和性能，特别是在I/O密集型任务和多核处理器环境下。

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二、Python的多线程

2.1 线程与GIL

**线程（Thread）**是CPU调度的最小单位，多个线程可以共享同一个进程的内存空间。在Python中，多线程使用threading模块来实现。需要注意的是，由于Python的全局解释器锁（GIL），即使是多线程，在CPython解释器中也无法实现真正的并行。GIL是Python用来限制只有一个线程能够执行字节码的机制，因此多线程在Python中的优势主要体现在I/O密集型任务上，而对于CPU密集型任务，GIL会导致性能瓶颈。

2.2 threading模块基础

threading模块是Python提供的标准多线程库。下面是一个使用threading模块创建和启动线程的简单示例：

import threading
import time

# 定义一个简单的线程任务
def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        time.sleep(1)
        print(f"Number: {
     i}")

# 创建线程
thread = threading.Thread(target=print_numbers)

# 启动线程
thread.start()

# 等待线程执行完毕
thread.join()

prin

原文地址：https://blog.csdn.net/nokiaguy/article/details/142705830

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