python并发编程
一、程序提速的方法
二、python对并发编程的支持
- 多线程：threading，利用CPU和IO可以同时执行的原理，让CPU不会干巴巴等待IO完成；
- 多进程：multiprocess，利用多核CPU的能力，真正的并行执行任务；
- 异步IO：asyncio，当线程比较多时，切换线程也会占用CPU资源，可在单线程中利用CPU和IO同时执行的原理，实现函数异步执行；
- 使用Lock对资源加锁，防止冲突访问；
- 使用Queue实现不同线程/进程之间的数据通信，实现生产者-消费者模式；
- 使用线程池Pool/进程池Pool,简化线程/进程的任务提交，等待结果、获取结果；
- 使用subprocess启动外部程序的进程，并进行输入输出交互；
三、python并发编程的三种方式
3.1 3种方式的区别和选择
多线程Thread，多进程Process，多协程Coroutine。
3.2 GIL
四、实战
4.1 多线程
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