Python的并发性-简介

Python是一种语言，它支持多种编程范例，包括面向过程、面向对象和函数式编程。Python作为一种动态语言，拥有易于学习和编写的语法，并且支持各种应用程序开发。Python中还有一个众所周知的特性就是其并发性，即可以同时执行多个任务。

Python的GIL

Python的全局解释器锁（GIL）是限制Python并发性的一个重要因素。简单来说，GIL是Python代码中的一个锁，它限制了同一时间只能有一个线程运行Python字节码。这意味着Python中只有一个线程可以在同一时间运行Python代码，即使有多个线程可以运行。

原生线程和协程

Python中的并发可以通过多种方式实现，包括原生线程和协程。原生线程是操作系统提供的基本单位，可以在不同的CPU核上并行执行。而协程是Python中的另一种并发机制，它类似于轻量级线程，可以在单个线程中并发执行。

原生线程

Python中提供了_thread（低级别线程API）和threading两种线程框架。前者提供了更底层的操作API，而后者提供了更高级别的面向对象接口。

下面是使用threading模块创建并启动线程的示例代码:

import threading

def worker():
    print('Worker')

# 创建并启动线程
t = threading.Thread(target=worker)
t.start()

# 等待线程完成
t.join()

协程

Python 3.4 引入了协程的概念，由asyncio模块提供支持。协程允许并发执行多个任务，其中某些任务可能会暂停执行并在稍后时间恢复执行。协程在处理I/O密集型任务时尤其有用。

以下是使用asyncio编写协程的示例代码：

import asyncio

async def worker():
    print('Worker')

# 创建并运行协程事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(worker())

并发模块

除了原生线程和协程，Python中还提供了许多并发库和框架，用于简化并发编程。其中一些库包括：

• concurrent.futures：提供高级别的接口来管理异步任务执行
• multiprocessing：在不同的进程中执行并发任务
• threading：执行同步和异步任务的线程框架

除此之外，还有一些第三方库可以用于并发编程，例如：

• gevent：用于使用协程和网络通信的高级别并发库
• eventlet：另一个用于使用协程和网络通信的高级别并发库

结论

Python的并发性使得程序员能够同时执行多个任务，这是一个非常强大的功能。通过使用原生线程、协程和并发模块，程序员可以选择最适合他们代码的并发技术。