并发编程：Python中线程池、协程的实战示例

原创骑猪看日落 2025-01-06 20:48 91阅读 0赞

并发编程是多任务同时执行的技术，Python中提供了多种并发模型，如线程池、协程等。

1. **线程池**：
线程池是一种管理线程资源的方式。通过预先创建一定数量的线程，然后按照需求从线程池中获取使用，用完后返回线程池等待再次使用。

```python
import concurrent.futures

# 定义要并发执行的任务
def task(i):
    print(f"Task {i}: Processing...")

# 创建一个线程池
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    
    # 将任务提交给线程池执行
    future_list = [executor.submit(task, i)) for i in range(10)]
    
    # 等待所有任务完成
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_list):
        print(f"Task completed: {future.result()}")
```

2. **协程**：
协程是Python中一种轻量级的线程。它通过`async def`定义，运行时会自动切换到下一个待执行的协程。

```python
import asyncio

# 协程示例：异步版本的打印任务
@asyncio.coroutine
def print_task(i):
    print(f"Task {i}: Processing... (协程)")
    yield from asyncio.sleep(1)  # 模拟耗时操作

# 创建一个事件循环，用于运行协程
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [loop.create_task(print_task(i))) for i in range(5)]

# 运行任务，等待所有任务完成
try:
    loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks)))
except KeyboardInterrupt:
    print("Interrupted by user. Closing event loop.")
finally:
    loop.close()
```

这两种并发模型在Python中都有广泛的应用，根据实际需求选择合适的方式进行编程。

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