本文是Python進階系列專題的最后一篇文章了，學習一下Python并發(fā)編程,。懂得并發(fā)編程,，就算是真正進階了。Python多線程Python有真正的多線程嗎,？我本來以為是沒有的,。因為CPython解釋器本身就不是線程安全的，因此有全局解釋器鎖（GIL）,，一次只允許使用一個線程執(zhí)行Python字節(jié)碼,。換句話說，Python即便是有多線程,，也會受GIL限制,，按順序執(zhí)行。所以我就以為Python是沒有多線程的,，也就是一個Python進程不能同時使用多個CPU核心,。然而，Python標準庫中所有執(zhí)行阻塞型I/O操作的函數(shù),，在等待操作系統(tǒng)返回結(jié)果時,，都會釋放GIL，允許其他線程運行,。這就意味著Python線程在I/O密集型應用中還是可以發(fā)揮作用的,，比如一個Python線程等待網(wǎng)絡響應時，阻塞型I/O函數(shù)會釋放GIL,，再運行一個線程,。再比如time.sleep()函數(shù)也會釋放GIL,。Python多進程但是對于CPU密集型應用來說，要想利用所有可用的CPU核心,，就得使用多進程,，規(guī)避GIL。多線程與多進程對比I/O密集型應用使用多線程，CPU密集型應用使用多進程,。什么是I/O密集型應用,？什么是CPU密集型應用？簡單來說,，I/O密集一般涉及到網(wǎng)絡,、磁盤IO。而CPU密集指的是計算比較多,。創(chuàng)建多線程可以使用concurrent.futures,，創(chuàng)建多進程可以使用multiprocessing。多線程與協(xié)程對比多線程存在著切換開銷,，同時為了避免寫變量沖突,，在控制共享資源時需要加鎖，因此編寫程序會比較復雜比較困難,。而協(xié)程是通過單線程實現(xiàn)的并發(fā),，既能自由切換，也不需要鎖機制,，執(zhí)行效率要高很多,。多線程和協(xié)程有個共同點是只對I/O密集型應用有效，因為GIL限制,。如果想處理CPU密集型應用,，那么可以結(jié)合多進程一起使用，以提高CPU使用率,。asyncio包asyncio包比較多用來實現(xiàn)Python協(xié)程并發(fā),，原書在這一章節(jié)引用了很多示例，穿插了很多代碼,，導致我看起來有點亂,，不是很清楚到底該怎么使用這個包。所以我看了一下官方文檔：https://docs./3/library/asyncio.html從Python3.5開始引入了async和await,，替代了@asyncio.coroutine和yield from語法,，語義更簡潔更明確了。并且從Python3.7開始引入了asyncio.run(),，替代了這一串代碼：loop = asyncio.get_event_loop()
try:
loop.run_until_complete(main())
finally:
loop.close()
創(chuàng)建task的語法也發(fā)生了變化,，可以用asyncio.create_task：async def coro():
...
# In Python 3.7+
task = asyncio.create_task(coro())
...
# This works in all Python versions but is less readable
task = asyncio.ensure_future(coro())
...
對于多個并行task可以用asyncio.gather,，替代asyncio.wait：task_list = []
for i in range(5):
task = asyncio.create_task(async_func(i))
task_list.append(task)
done, pending = await asyncio.wait(task_list, timeout=None)
for done_task in done:
print((f"[{current_time()}] 得到執(zhí)行結(jié)果 {done_task.result()}"))
task_list = []
for i in range(5):
task = asyncio.create_task(func(i))
task_list.append(task)
results = await asyncio.gather(*task_list)
for result in results:
print((f"[{current_time()}] 得到執(zhí)行結(jié)果 {result}"))
所以對于第三方包的學習，最好是看看最新的官方文檔,，說不定已經(jīng)進行了很多優(yōu)化,。我會把《流暢的Python》這本書送給大家，感謝一直以來的關注,。《流暢的Python》 第17章使用future處理并發(fā) 第18章使用asyncio包處理并發(fā)https://blog.csdn.net/youanyyou/article/details/78990156https://zhuanlan.zhihu.com/p/104918655https://www.cnblogs.com/liugp/p/11072823.htmlhttps://www.jianshu.com/p/6872bf356af7
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