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Python 并发编程的最新进展：了解最新的创新和趋势

PHPz

发布： 2024-02-19 23:54:17

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python 并发编程的最新进展：了解最新的创新和趋势

多处理

python的多处理模块允许您创建独立的进程，每个进程都有自己的内存和资源。这对于并行处理大型数据集或执行io密集型任务非常有用。

import multiprocessing

def worker(num):
print(f"Worker {num}: started")
# 执行一些耗时的任务
print(f"Worker {num}: finished")

if __name__ == "__main__":
jobs = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
jobs.append(p)
p.start()

for job in jobs:
job.join()

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异步编程

asyncio模块提供了对异步编程的支持，允许您编写在事件循环中运行的非阻塞代码。这对于处理网络请求、websocket和实时应用程序很有用。

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import asyncio

async def main():
# 执行一些异步任务
await asyncio.gather(
fetch_data(),
process_data(),
send_results()
)

asyncio.run(main())

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线程

Python的线程模块允许您创建在同一进程中运行的轻量级线程。它们对于并行处理小任务和执行并发操作很有用。

import threading

def worker(num):
print(f"Thread {num}: started")
# 执行一些耗时的任务
print(f"Thread {num}: finished")

threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
threads.append(t)
t.start()

for thread in threads:
thread.join()

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并发框架