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Python并行编程实践--第1页

Python并行编程实践

随着计算机硬件的发展，处理器的核心数越来越多，使用多线

程、多进程等并发编程技术已经成为了提高程序运行效率不可缺

少的一种手段。Python作为一种高级语言，也提供了多种并发编

程方式，本篇文章将结合实践，介绍Python中的多线程、多进程、

协程等并发编程技术及其应用场景。

一、多线程编程

多线程是指在单个程序中同时执行多个线程，每个线程都

是独立的，有自己的执行序列、程序计数器和栈空间。Python中

的多线程模块为threading，使用起来非常方便。下面是一个简单

的多线程示例程序：

```

importthreading

defthreadFunc(num):

foriinrange(3):

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threads=[]

foriinrange(5):

t=threading.Thread(target=threadFunc,args=(i,))

threads.append(t)

fortinthreads:

t.start()

fortinthreads:

t.join()

```

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上面的程序创建了5个线程，每个线程都调用了一个名为

threadFunc的函数，这个函数会输出线程编号及其执行结果。程序

的最后，等待所有线程执行完之后，输出一条消息表示程序运行

结束。

虽然使用Python的多线程非常简单，但是它也有一些缺点。

由于Python存在全局解释器锁（GIL），因此在多线程执行中，

同一时刻只有一个线程的代码能够被执行。这意味着，如果某个

线程正在执行计算密集型代码，那么其他线程就会处于阻塞状态，

无法执行代码。因此，使用多线程提高计算密集型程序的运行效

率并不是一个好的选择。

二、多进程编程

多进程是指通过创建多个进程来同时执行多个任务。与多

线程相比，多进程更适合计算密集型程序。Python中的多进程模

块为multiprocessing，使用方法和多线程相似。下面是一个简单的

多进程示例程序：

```

importmultiprocessing

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defprocessFunc(num):

foriinrange(3):

processes=[]

foriinrange(5):

p=multiprocessing.Process(target=processFunc,args=(i,))

processes.append(p)

forpinprocesses:

p.start()

forpinprocesses:

p.join()

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