如何在Python中实现并发编程，避免阻塞IO

原创「爱情、让人受尽委屈。」 2024-12-31 20:21 56阅读 0赞

在Python中实现并发编程，可以使用多种方式，包括线程、异步IO、进程池等。下面以线程和异步IO为例解释：

1. **多线程**：
   - 使用`threading`模块创建线程。
   - 通过共享数据（如全局变量或类实例）来实现线程间的通信。
   ```python
   import threading

def workerThread(num):
       print(f"Worker {num} is working..."))

# 创建线程
   thread1 = threading.Thread(target=workerThread, args=(1,))
   thread2 = threading.Thread(target=workerThread, args=(2,)))

# 启动线程
   thread1.start()
   thread2.start()

# 线程执行完毕后关闭程序
   thread1.join()
   thread2.join()
   ```

2. **异步IO**：
   - 利用Python的asyncio库进行异步编程。
   - 使用协程来替代线程，减少资源占用。
   ```python
   import asyncio

async def worker coroutine(num):
       print(f"Worker {num} is working..."))

# 创建异步任务
   task1 = asyncio.create_task(worker coroutine(1)))
   task2 = asyncio.create_task(worker coroutine(2)))

# 同时运行多个协程
   await task1
   await task2

# 等待所有协程执行完毕
   for task in asyncio.all_tasks():
       task.cancel()
       print(f"Cancelled task: {task}")

# 检查取消任务的正确性
   assert not asyncio.all_tasks(), "All tasks should be cancelled."
   ```

总之，Python中实现并发编程，可以根据需求选择线程、异步IO或其他方式。同时要注意资源管理，避免阻塞IO导致的问题。

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