Python并发：API、容器、还有什么是你不知道的？

python是一种高级编程语言，已经成为了许多领域的首选语言，包括web开发、数据科学、机器学习等等。Python在并发编程方面也有着出色的表现。本文将介绍Python的并发编程api、容器以及一些你可能不知道的技巧。

Python并发编程API

Python标准库中有两个主要的模块来支持并发编程：threading和multiprocessing。这两个模块都提供了创建线程和进程的API，以及用于同步和通信的工具。

线程是轻量级的执行单元，可以在同一进程中并发运行。Python的threading模块提供了创建和管理线程的API。以下是一个简单的示例：

import threading

def worker():
    print("Worker thread started")
    print("Worker thread finished")

print("Main thread started")

t = threading.Thread(target=worker)
t.start()

print("Main thread finished")

这个示例创建了一个新的线程来执行worker函数。线程启动后，它会输出一些信息，然后退出。注意，主线程不会等待worker线程完成，因此在输出"Main thread finished"之前，worker线程可能已经退出。

进程是一个独立的执行环境，可以在不同的计算机上并发运行。Python的multiprocessing模块提供了创建和管理进程的API。以下是一个简单的示例：

import multiprocessing

def worker():
    print("Worker process started")
    print("Worker process finished")

print("Main process started")

p = multiprocessing.Process(target=worker)
p.start()

print("Main process finished")

这个示例创建了一个新的进程来执行worker函数。进程启动后，它会输出一些信息，然后退出。注意，主进程不会等待worker进程完成，因此在输出"Main process finished"之前，worker进程可能已经退出。

Python并发容器

Python标准库中还有一个模块，叫做concurrent.futures，它提供了一些并发容器，可以方便地管理并行任务。concurrent.futures模块提供了两种容器：ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor。

ThreadPoolExecutor是一个线程池容器，可以用来并发地执行任务。以下是一个简单的示例：

import concurrent.futures

def worker():
    print("Worker thread started")
    print("Worker thread finished")

print("Main thread started")

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    executor.submit(worker)

print("Main thread finished")

这个示例创建了一个ThreadPoolExecutor，并使用submit方法向线程池中提交了一个任务。任务启动后，它会输出一些信息，然后退出。注意，主线程在submit方法返回之前会一直等待任务完成。

ProcessPoolExecutor是一个进程池容器，可以用来并发地执行任务。以下是一个简单的示例：

import concurrent.futures

def worker():
    print("Worker process started")
    print("Worker process finished")

print("Main process started")

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    executor.submit(worker)

print("Main process finished")

这个示例创建了一个ProcessPoolExecutor，并使用submit方法向进程池中提交了一个任务。任务启动后，它会输出一些信息，然后退出。注意，主进程在submit方法返回之前会一直等待任务完成。

Python并发技巧

除了Python的标准库之外，还有一些技巧可以用来提高并发编程的效率。

一种常见的技巧是使用生成器和协程。生成器和协程是一种轻量级的线程，可以在同一线程中并发运行。以下是一个简单的示例：

import time

def worker():
    print("Worker started")
    for i in range(5):
        print("Working...")
        yield
        time.sleep(1)
    print("Worker finished")

print("Main started")

g = worker()
for i in range(5):
    print("Main...")
    next(g)
    time.sleep(1)

print("Main finished")

这个示例创建了一个生成器，用于执行worker函数。生成器中的yield语句将控制权交回给调用者，从而允许主线程在生成器执行时并发地执行其他任务。

另一种常见的技巧是使用异步编程。异步编程是一种基于事件驱动的编程模型，可以在单线程中并发地执行多个任务。Python的asyncio模块提供了支持异步编程的API。以下是一个简单的示例：

import asyncio

async def worker():
    print("Worker started")
    for i in range(5):
        print("Working...")
        await asyncio.sleep(1)
    print("Worker finished")

print("Main started")

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(worker())

print("Main finished")

这个示例创建了一个异步函数，用于执行worker函数。异步函数中的await语句将控制权交回给事件循环，从而允许主线程在异步函数执行时并发地执行其他任务。

结论

本文介绍了Python的并发编程API、容器以及一些你可能不知道的技巧。Python提供了丰富的工具和技术，可以帮助你轻松地开发高效的并发应用程序。