python的高阶知识

Question

关于python中的：多进程、多线程、多协程、异步

这些请帮我解释一下，他们是什么？有什么用？怎么用？

辛苦帮我通俗易懂的讲解一下，谢谢

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在Python中，多进程、多线程、多协程和异步是用于处理并发任务的不同方法。它们都有各自的用途，并且在不同的场景下有不同的性能表现。下面我会逐一解释它们的概念、用途以及如何在Python中实现。

1. 多进程（Multiprocessing）

   • 概念：多进程是指一个程序同时运行多个独立的进程。每个进程有自己的内存空间，互不干扰。进程间通信通常通过管道、队列、套接字等方式完成。
   • 用途：当任务之间有很高的计算密集型工作量，或者需要访问的操作系统资源不可共享时，多进程是很好的选择。例如，在进行大规模数据处理、CPU密集型运算或者与硬件设备交互时。
   • 如何使用：

     import multiprocessing
     
     def worker(num):
         """thread worker function"""
         print('Worker:', num)
     
     if __name__ == '__main__':
         jobs = []
         for i in range(5):
             p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
             jobs.append(p)
             p.start()
     

2. 多线程（Multithreading）

   • 概念：多线程是指在一个进程中创建多个执行流，共享进程的内存空间，但每个线程有自己的栈空间。由于GIL（全局解释器锁），Python的多线程并不意味着真正的并行计算，但对于I/O密集型任务，多线程可以提高效率。
   • 用途：适合于IO密集型任务，如网络请求、文件读写等，因为这些操作会阻塞主线程，而其他线程可以在等待期间继续执行。
   • 如何使用：

     import threading
     
     def worker(num):
         """thread worker function"""
         print('Thread:', num)
     
     if __name__ == '__main__':
         threads = []
         for i in range(5):
             t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
             threads.append(t)
             t.start()
     

3. 多协程（Multiprocessing with asyncio）

   • 概念：协程是一种轻量级的并发模型，它允许单个线程执行多个任务，通过上下文切换实现并发，减少了线程之间的切换开销。Python中通常使用asyncio库来实现协程。
   • 用途：适用于I/O密集型任务，特别是网络编程，如Web服务、数据库查询等，因为协程可以很好地处理大量并发连接，减少阻塞时间。
   • 如何使用：

     import asyncio
     
     async def worker(num):
         """coroutine function"""
         print('Coroutine:', num)
         await asyncio.sleep(1)  # 模拟耗时操作
     
     async def main():
         tasks = [worker(i) for i in range(5)]
         await asyncio.gather(*tasks)
     
     if __name__ == '__main__':
         asyncio.run(main())
     

4. 异步（Asynchronous Programming）

   • 概念：异步编程是编写不会阻塞执行的代码的一种方式，通过回调函数、事件循环、Future对象等机制实现。在Python中，主要通过asyncio库来支持异步编程。
   • 用途：异步编程特别适合处理大量并发I/O操作，如网络请求、文件操作等，因为它可以在等待I/O操作完成的同时执行其他任务。
   • 如何使用（同多协程示例）:

总结来说，多进程提供真正意义上的并行计算，但开销较大；多线程虽然受到GIL限制，但在I/O密集型任务中有优势；多协程（配合asyncio）在Python中提供了更高效的并发模型，尤其适用于I/O密集型任务；异步编程则是异步编程的核心概念，是实现多协程的基础。根据实际需求选择合适的并发模型可以优化程序的性能和响应速度。