并发处理：在多线程或多进程场景下，如何使用Python实现高效的并发操作？

原创冷不防 2025-03-22 19:36 13阅读 0赞

Python提供了多种机制来支持并发操作。以下是几种主要的方法：

1. **线程（Threads）**：
   Python的标准库`threading`提供了创建和管理线程的功能。
   例如：
   ```python
   import threading

def worker():
       print(f"Worker {threading.currentThread().getName()}: Doing some work")

thread = threading.Thread(target=worker)
   thread.start()
   ```

2. **进程（Processes）**：
   使用`multiprocessing`库可以创建并管理进程。
   例如：
   ```python
   import multiprocessing

def worker(num):
       print(f"Worker {num}: Doing some work")

processes = []
   for i in range(5):
       p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,)))
       p.start()
       processes.append(p)

# 等待所有进程完成
   for proc in processes:
       proc.join()
   ```

3. **异步IO（Asynchronous I/O）**：
   Python的`asyncio`库提供了基于事件循环的并发模型。
   例如：
   ```python
   import asyncio

async def worker(name):
       print(f"Worker {name}: Doing some work")

coroutines = [worker("Task 1"), worker("Task 2"))]
   
   loop = asyncio.get_event_loop()
   loop.run_until_complete(asyncio.gather(*coroutines)))
   
   loop.close()
   ```

以上就是在Python中实现并发处理的一些常用方法。

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