Python Other

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多线程

Python多线程是一种并发编程的技术，在同一时间内执行多个线程，从而提高程序的效率和响应速度。在Python中，可以使用threading 模块来创建和管理线程。

• 下面是一个简单的例子：

  import threading
    
  def print_numbers():
      for i in range(1, 11):
          print(i)
    
  def print_letters():
      for i in range(ord('a'), ord('k')):
          print(chr(i))
    
  t1 = threading.Thread(target=print_numbers)
  t2 = threading.Thread(target=print_letters)
    
  t1.start()
  t2.start()
    
  t1.join()
  t2.join()
  

• 该程序创建了两个线程t1和t2，分别执行print_numbers函数和print_letters函数。通过调用start()方法启动线程，join() 方法等待线程结束。在上述例子中，t1和t2会同时执行，因此输出结果可能是交替出现的数字和字母。

• 需要注意的是，在多线程编程中，由于多个线程共享相同的资源（如全局变量或文件），因此可能会出现竞争条件和死锁等问题。因此，在编写多线程程序时，需要特别小心，确保线程安全。

• 另外，Python还提供了multiprocessing模块，可以将任务分配给多个进程并行处理，更适合CPU密集型任务。与多线程不同，每个进程拥有独立的内存空间，不会共享资源。

协程

Python 协程是一种轻量级的并发编程方式，可以通过使用 async 和 await 关键字来实现。协程是可以暂停和恢复执行的函数，可以让我们更方便地进行异步编程。

• 下面是一个简单的 Python 协程示例：

  import asyncio
    
  async def foo():
      print('Start foo')
      await asyncio.sleep(1)
      print('Finish foo')
    
  async def bar():
      print('Start bar')
      await asyncio.sleep(2)
      print('Finish bar')
    
  async def main():
      # 并发执行 foo 和 bar 协程
      tasks = [asyncio.create_task(foo()), asyncio.create_task(bar())]
      await asyncio.gather(*tasks)
    
  if __name__ == '__main__':
      asyncio.run(main())
  

• 这个示例定义了三个协程函数 foo、bar 和 main，其中 foo 和 bar 分别打印一些信息并等待一段时间，main 函数则同时调用 foo 和 bar 协程，并使用 asyncio.gather() 方法并发运行这两个协程。最终输出结果为：

  Start foo
  Start bar
  Finish foo
  Finish bar
  

这说明在 3 秒钟内，同时执行了 foo 和 bar 协程，并且在各自的等待时间结束后，按顺序输出了相应的结果。