超实用!!!Python并发编程精髓（python3并发）
#小伙伴们，大家好！今天猿梦家要带大家探索的是Python并发编程的精髓。
在编写程序时，我们经常会遇到需要同时处理多个任务的情况，这时候并发编程就派上用场了。
通过并发编程，我们可以提高程序的运行效率，让程序“一心多用”。
接下来，咱们就一起揭开并发编程的神秘面纱吧！
## 一、并发与并行
在开始之前，咱们得先弄清楚两个概念：**并发**和**并行**。
- **并发**：指的是多个任务交替进行，给人一种“同时”进行的感觉，但实际上在某一时刻只有一个任务在执行。
- **并行**：指的是多个任务同时执行，需要多核处理器或多台机器的支持。
### 小贴士
- 并发是“同时”处理多个任务，但不一定是“同时”执行；并行则是真正的“同时”执行多个任务。
## 二、线程与进程
在Python中，实现并发编程主要有两种方式：**线程**和**进程**。
- **线程**：是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。
- **进程**：是资源分配和调度的基本单位，每个进程都有自己的地址空间、数据段、代码段等。
### 示例代码：使用`threading`模块创建线程
```python
import threading
import time
def task():
print("任务开始")
time.sleep(2)
print("任务结束")
# 创建线程
thread = threading.Thread(target=task)
# 启动线程
thread.start()
# 等待线程结束
thread.join()
print("主线程结束")
运行结果：
任务开始
（等待2秒）
任务结束
主线程结束
小贴士
- 使用threading模块可以轻松地创建和管理线程。
- thread.start()方法用于启动线程，thread.join()方法用于等待线程结束。
三、GIL与线程安全
在Python中，有一个让人又爱又恨的东西，那就是全局解释器锁（GIL）。由于GIL的存在，Python的多线程在CPython解释器下并不能真正实现并行执行，这在一定程度上限制了多线程的性能。
小贴士
- GIL保证了线程的安全性，但也限制了多线程的并发性能。
- 对于I/O密集型任务，多线程仍然是一个不错的选择；对于CPU密集型任务，可以考虑使用多进程或其他方式。
四、使用concurrent.futures模块
concurrent.futures模块提供了一个高级别的接口来异步执行函数，它支持线程和进程作为执行方式，并且提供了更加简洁易用的API。
示例代码：使用ThreadPoolExecutor执行线程任务
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def task(n):
print(f"任务{n}开始")
time.sleep(2)
print(f"任务{n}结束")
# 创建线程池执行器
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
# 提交任务到线程池
for i in range(5):
executor.submit(task, i)
print("所有任务提交完毕")
运行结果：
（任务交替执行的输出）
所有任务提交完毕
（等待所有任务执行完毕）
小贴士
- ThreadPoolExecutor可以方便地管理线程池，并提供了submit方法来提交任务。
- max_workers参数用于指定线程池中的最大线程数。
五、使用multiprocessing模块创建进程
对于CPU密集型任务，我们可以使用multiprocessing模块来创建进程，实现真正的并行执行。
示例代码：使用Process类创建进程
from multiprocessing import Process
def task():
print("任务开始")
# 模拟CPU密集型任务
for i in range(10000000):
pass
print("任务结束")
# 创建进程
process = Process(target=task)
# 启动进程
process.start()
# 等待进程结束
process.join()
print("主进程结束")
运行结果：
任务开始
（等待一段时间，任务执行完毕）
任务结束
主进程结束
小贴士
- multiprocessing模块提供了Process类来创建和管理进程。
- 进程之间是相互独立的，拥有各自的内存空间，因此可以实现真正的并行执行。
六、进程间通信：队列和管道
在多个进程之间传递数据，我们可以使用multiprocessing模块提供的队列（Queue）和管道（Pipe）。
示例代码：使用队列进行进程间通信
from multiprocessing import Process, Queue
def task(q):
# 向队列中放入数据
q.put("任务完成")
# 创建队列
q = Queue()
# 创建进程
process = Process(target=task, args=(q,))
# 启动进程
process.start()
# 从队列中获取数据
result = q.get()
print(result)
# 等待进程结束
process.join()
print("主进程结束")
运行结果：
任务完成
主进程结束
小贴士
- 队列和管道是进程间通信的两种常用方式，它们都可以实现数据的传递和同步。
- 使用队列时，需要注意队列的容量和数据的类型。
总结
小伙伴们，今天咱们一起学习了Python并发编程的精髓，包括并发与并行的概念、线程与进程的区别、GIL与线程安全、concurrent.futures模块的使用、multiprocessing模块创建进程以及进程间通信的方法。这些知识都是并发编程中的核心内容，掌握它们可以让你在编写高效程序时更加得心应手。
- 并发是多个任务交替进行，并行是多个任务同时执行。
- 线程是操作系统调度的最小单位，进程是资源分配的基本单位。
- GIL保证了线程的安全性，但也限制了多线程的并发性能。
- concurrent.futures模块提供了高级别的接口来异步执行函数。
- multiprocessing模块可以实现真正的并行执行，适用于CPU密集型任务。
- 队列和管道是进程间通信的两种常用方式。
小伙伴们，今天的Python学习之旅就到这里啦！记得动手敲代码，尝试使用并发编程来解决实际问题。有问题随时在评论区问猿小哥哦，祝大家学习愉快，Python学习节节高！