项目实战：Python中常见的并发处理问题及解决方案实例

原创ゝ一世哀愁。 2025-01-28 06:21 14阅读 0赞

在Python中，常见的并发处理问题包括多线程竞争、I/O密集型任务和进程池管理等。下面我们将针对这些问题提供一些实例解决方案。

1. **多线程竞争**：
   - 问题：多个线程同时执行同一块资源，可能导致数据不一致或死锁。
   - 实例：使用锁（如`threading.Lock()`）来保护共享资源。

```python
import threading

# 共享资源
count = 0

def thread_function(index):
    global count
    # 这里是你的逻辑操作
    count += index
    print(f"Thread {index} increment: {count}")

# 创建多个线程并执行
threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=thread_function, args=(i,)))
    threads.append(t)
    
for thread in threads:
    thread.start()
    
for thread in threads:
    thread.join()

print(f"Final count: {count}")
```

2. **I/O密集型任务**：
   - 问题：程序执行过程中，大量时间花在等待输入/输出完成。
   - 实例：使用Python的`asyncio`库实现异步IO操作。

```python
import asyncio

# I/O密集型任务
def io_intensive_task():
    # 这里是你的I/O密集型逻辑
    print("IO intensive task started...")

loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(io_intensive_task())

loop.close()

print("IO intensive task completed.")
```

3. **进程池管理**：
   - 问题：使用多线程或多进程，但任务数量远超可用的CPU核心数。
   - 实例：使用`concurrent.futures`库创建一个进程池来限制并发。

```python
import concurrent.futures

# 需要执行的任务列表
tasks = [
    # 这里是你的任务逻辑
    lambda: print("Task 1 executed..."),
    # ...添加更多任务...
]

def process_task(task):
    task()
    print(f"Task {task.__name__}} completed.")

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    future_to_task = {executor.submit(process_task, t)): t for t in tasks}
    
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_task.keys())):
        task完成，删除任务并打印结果
        try:
            task_result = future_to_task[future]
            del future_to_task[future]
            print(f"Task {task_result.__name__}} result: {task_result()}")
        except KeyError:
            print(f"Task {future_to_task[future]}.__name__} not found in task list.")

print("Process Pool Executor completed.")
```

以上就是Python中常见的并发处理问题及其解决方案实例。根据实际需求，可以灵活选择使用多线程、异步IO或进程池等方式来解决并发问题。