Python并发与多任务：使用线程、进程或异步IO提升效率

原创小咪咪 2025-01-20 04:39 1阅读 0赞

在Python中，处理并发和多任务主要通过以下几种方式：

1. **线程**：
   - `threading` 模块提供了创建和管理线程的功能。
   - 示例：
     ```python
     import threading

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

# 创建线程
     thread = threading.Thread(target=worker)
     
     # 启动线程
     thread.start()

# 等待线程结束
     thread.join()
     ```

2. **进程**：
   - `multiprocessing` 模块提供了创建和管理多进程的功能。
   - 示例：
     ```python
     import multiprocessing

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

# 创建进程池，最大进程数为5
     pool = multiprocessing.Pool(5)

# 提交任务到进程池
     for i in range(10):
         pool.apply_async(worker)

# 关闭进程池
     pool.close()
     pool.join()
     ```

3. **异步IO**（如asyncio库）：
   - 使用事件循环，可以在执行I/O操作的同时进行其他任务。
   - 示例：
     ```python
     import asyncio

@asyncio.coroutine
     def worker():
         print("Worker task is running")
         yield from asyncio.sleep(2)

# 创建事件循环
     loop = asyncio.get_event_loop()

# 运行任务
     tasks = [worker() for _ in range(5)]  # 分别创建5个任务

try:
         # 同时运行任务
         loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks)))

# 关闭事件循环
         loop.close()
     except KeyboardInterrupt:
         print("\nInterrupted by user, stopping tasks...")
         loop.stop()
```

总结来说，Python中处理并发和多任务主要依赖于线程、进程和异步IO技术。

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