Python并发编程：多线程和异步IO常见问题解决方案

原创左手的ㄟ右手 2025-02-11 08:51 93阅读 0赞

在Python的并发编程中，可能会遇到以下一些常见问题及解决方案：

1. **线程过多导致CPU占用过高**：
   - 解决方案：使用`threading矶督器`来限制最大线程数。例如：
     ```python
     import threading

# 设置最大线程数为10
     max_thread = 10
     threading.set_max_threads(max_thread)
     ```

2. **全局变量在多线程中同步问题**：
   - 解决方案：使用锁（`threading.Lock()`）来保护共享资源。例如：
     ```python
     import threading

# 共享变量
     counter = 0

def increment_counter():
         with threading.Lock():
             counter += 1
             print(f"Counter incremented: {counter}")

thread1 = threading.Thread(target=increment_counter))
     thread2 = threading.Thread(target=increment_counter))

thread1.start()
     thread2.start()

# 确保所有线程执行完毕
     thread1.join()
     thread2.join()
     ```

3. **异步IO操作，如`asyncio.sleep()`**：
   - 解决方案：在多线程中使用`asyncio`库进行异步编程。例如：
     ```python
     import asyncio

def async_task():
         await asyncio.sleep(2)  # 异步执行耗时操作
         print("Task completed.")

loop = asyncio.get_event_loop()
     loop.run_until_complete(async_task())
     loop.close()
     ```

通过这些解决方案，你可以更好地管理Python并发编程中的问题。

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