Python中并行处理与并发问题实例剖析

原创叁歲伎倆 2025-02-16 04:30 4阅读 0赞

在Python中，并行处理和并发问题是非常常见的编程场景。下面，我将通过几个实例来剖析这两种情况。

**1. 并行处理示例**

- **使用多线程（Threading）**：
```python
import threading

def worker_function():
    # 这里是你的计算任务
    print("Worker is doing something")

threads = []
for _ in range(5):  # 创建5个线程
    t = threading.Thread(target=worker_function)
    threads.append(t)
    t.start()  # 启动线程

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
```
- **使用multiprocessing（进程管理）**：
```python
from multiprocessing import Pool

def worker_function(num):
    print(f"Worker is doing task {num}")

with Pool(5) as p:  # 创建一个包含5个线程的进程池
    for _ in range(10):  # 并行执行10个任务
        p.apply_async(worker_function, args=(num,), kwds={}))
```
**2. 并发问题示例**

- **竞态条件（Race Condition）**：
```python
count = 0

def increment():
    global count
    count += 1
    print(f"Count incremented to {count})")

# 多线程并发执行
threads = []
for _ in range(5):
    t = threading.Thread(target=increment)
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程完成，确保没有竞态条件
for t in threads:
    t.join()
```
- **死锁（Deadlock）**：
```python
def func1():
    print("Running func1...")
    time.sleep(2)

def func2():
    print("Running func2...")
    time.sleep(3)

# 死锁示例：两个线程互相等待对方释放资源
t1 = threading.Thread(target=func1)
t2 = threading.Thread(target=func2)

t1.start()
t2.start()

t1.join()  # 等待func1完成，确保不会因func2阻塞而死锁
t2.join()  # 同理等待func2完成

# 如果没有正确执行以上操作，很可能会出现死锁。
```
通过以上的实例，我们可以清楚地看到Python中并行处理和并发问题的区别以及解决方法。

Python中并行处理与并发问题实例剖析

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