一、利用多线程提高程序并发性
1、使用threading模块创建线程
import threading
def func():
print("hello, world!")
thread = threading.Thread(target=func)
thread.start()
2、保证线程安全
对共享资源进行加锁
import threading
class SharedCounter:
def __init__(self, val=0):
self.val = val
self.lock = threading.Lock()
def increment(self):
with self.lock:
self.val += 1
def decrement(self):
with self.lock:
self.val -= 1
3、使用线程池提高效率
避免线程创建和销毁的开销
import concurrent.futures
def func(num):
return num * 2
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
results = [executor.submit(func, i) for i in range(10)]
for future in concurrent.futures.as_completed(results):
print(future.result())
二、利用协程提高程序并发性
1、使用asyncio模块创建协程
import asyncio
async def func():
print("hello, world!")
asyncio.run(func())
2、使用asyncio中的Future对象
类似于线程中的future，用于异步调用函数
import asyncio
async def func():
return 1 + 2
coroutine = func()
loop = asyncio.get_event_loop()
result = loop.run_until_complete(coroutine)
print(result)
3、使用asyncio中的Event Loop
协程的调度中心，负责任务的调度和切换
import asyncio
async def func():
print("A")
await asyncio.sleep(1)
print("B")
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.gather(func(), func(), func()))
三、比较多线程和协程
1、线程和协程的区别
线程是系统级别的，协程是程序级别的；线程切换需要系统介入，协程切换只需要程序自己控制
2、适用场景的区别
IO密集型任务适合使用协程，CPU密集型任务适合使用多线程
3、优缺点的区别
多线程优点：多核CPU有优势，缺点：线程切换需要系统介入，开销大
协程优点：切换开销小，缺点：单线程无法利用多核CPU
原创文章，作者：DQPK，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/147229.html
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