如何在Python中实现并发操作以提高效率？

原创小鱼儿 2025-01-06 11:48 5阅读 0赞

在Python中，可以使用多种方式来实现并发操作，以提高程序的执行效率。以下是一些常见的方法：

1. **多线程（threading）**：
   Python标准库提供了`threading`模块，可以创建和管理线程。
   例如：
   ```python
   import threading

def worker():
       print("Worker is running")

thread = threading.Thread(target=worker)
   thread.start()
   ```

2. **多进程（multiprocessing）**：
   `multiprocessing`是Python的另一个标准库模块，它提供了创建、通信和同步进程的能力。
   例如：
   ```python
   import multiprocessing

def worker(num):
       print(f"Worker {num} is running"))

process_list = []
   for i in range(5):
       p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
       p.start()
       process_list.append(p)

# 等待所有进程完成
   for p in process_list:
       p.join()
   ```

3. **异步IO（asyncio）**：
   Python 3.7及更高版本引入了`asyncio`模块，用于实现基于事件循环的并发编程。
   例如：
   ```python
   import asyncio

@asyncio.coroutine
   def worker(num):
       print(f"Worker {num} is running"))

tasks = [worker(i) for i in range(5)]]

loop = asyncio.get_event_loop()
   try:
       loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks)))
   finally:
       loop.close()
   ```

通过以上方法，你可以根据具体需求和系统资源选择最合适的并发策略。

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