Python中并发编程：理解并避免常见问题
在Python中进行并发编程，可以帮助我们充分利用多核处理器的优势。然而，这也会引入一些常见的问题，以下是一些理解和避免这些问题的建议：
线程和进程：
- 线程是在同一进程中创建的子任务。
- 进程是操作系统资源分配的独立单位。
锁与同步：
- 使用
threading.Lock()来保护共享资源，防止多线程同时修改。 - 选择合适的同步原语（如
asyncio.sleep()或threading.Event().wait()）来协调线程间操作。
- 使用
死锁和避免：
- 死锁是指两个或多个并发进程，在执行过程中因争夺资源而造成的一种相互等待的现象。
- 避免死锁的方法包括：(1) 设置资源的顺序访问；(2) 使用超时机制，当线程无法获取资源时主动放弃；(3) 采用银行家算法进行事务调度。
性能优化：
- 对于计算密集型任务，使用
multiprocessing.Pool()来并行处理。 - 注意内存管理，避免一次性加载大量数据导致系统内存溢出。
- 对于计算密集型任务，使用
通过理解和避免这些常见问题，我们可以在Python中高效地实现并发编程。
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