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Python中的并发编程

概述

并发编程是指同时执行多个任务的能力，是近年来计算机领域中

广受关注和研究的一个热门议题，其中Python作为一种被广泛使用的

编程语言，自然也涉及并发编程的领域。本文将从实际应用、并发编

程的基本概念、Python中的并发编程模型和并发编程的优缺点等方面

综述Python中的并发编程。

实际应用

实际应用场景下，随着CPU的处理能力增强和计算机计算速度的

提升，人们对执行任务的速度和效率的要求也越来越高，因此需要一

种方法来加快程序的运行，并发编程应运而生。

在实际应用中，并发编程经常被应用在网络编程、高性能计算、

多媒体实时处理、机器学习等领域。例如，图片处理中需要一边读取

图片一边处理，网络服务器中需要同时处理多个客户端的请求，计算

机集群中需要协同计算和通信等。这些场景通常需要在同一时间内处

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理多个任务，并行进行计算和I/O操作，提高计算处理效率和程序的

运行速度。

并发编程的基本概念

并发编程有一些基本概念，包括：

1.进程：进程是计算机系统中正在运行的程序。每个进程都拥有

自己的独立内存空间，进程之间是相互独立的，可以并行运行。

2.线程：线程是进程中的一个执行单元，不同的线程可以共享进

程的同一个内存空间，因此线程之间可以相互通信，也可以共享数据。

线程的优点在于它们的创建和撤销所需的时间、空间和系统开销比进

程小得多。

3.互斥：互斥是指对临界资源的互斥访问，是一种同步机制，以

保证资源在同一时间内只被一个线程访问，避免了多个线程同时访问

时发生的冲突。

4.同步：同步是指协调多个线程的操作顺序，将多个线程按照特

定顺序执行，达到某种同步效果。

Python中的并发编程模型

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Python中并发编程有以下几个模型：

1.多线程模型：Python支持多线程，通过Python的threading包

实现。多个线程可以并发执行，共享同一进程的全局内存，实现资源

共享。但是，Python中的GIL（全局解释器锁）问题，会导致多线程

共享数据时出现线程安全问题，降低多线程执行效率。

2.多进程模型：Python支持多进程，通过Python的

multiprocessing包实现。每个进程都有自己独立的内存空间，实现资

源隔离。多进程模型解决了多线程GIL问题，但是进程间通信需要使

用IPC（进程间通信）机制，性能开销较大。

3.协程模型：Python支持协程，通过Python的asyncio包实现。

协程是一种轻量级的线程极其高效的并发操作模型。通过Python3.5

中引入的async和await语法支持，与Python中的异步I/O配合使用，

避免了多线程GIL问题，实现了高效的I/O操作，但是对CPU密集型

操作的支持较弱，需要适当调整。

4.并行计算模型：Python支持多机分布式计算，通过Python的

celery包实现。可以将任务分裂成多个子任务，分别在不同机器上计

Pyth