利用多线程提高程序并发性

1. 使用threading模块创建线程

   import threading
   def func():
       print("hello, world!")
   thread = threading.Thread(target=func)
   thread.start()
   

2. 保证线程安全 对共享资源进行加锁

   import threading
   class SharedCounter:
       def __init__(self, val=0):
           self.val = val
           self.lock = threading.Lock()
       def increment(self):
           with self.lock:
               self.val += 1
       def decrement(self):
           with self.lock:
               self.val -= 1
   

3. 使用线程池提高效率 避免线程创建和销毁的开销

   import concurrent.futures
   def func(num):
       return num * 2
   with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
       results = [executor.submit(func, i) for i in range(10)]
       for future in concurrent.futures.as_completed(results):
           print(future.result())
   

利用协程提高程序并发性

1. 使用asyncio模块创建协程

   import asyncio
   async def func():
       print("hello, world!")
   asyncio.run(func())
   

2. 使用asyncio中的Future对象 类似于线程中的future，用于异步调用函数

   import asyncio
   async def func():
       return 1 + 2
   coroutine = func()
   loop = asyncio.get_event_loop()
   result = loop.run_until_complete(coroutine)
   print(result)
   

3. 使用asyncio中的Event Loop 协程的调度中心，负责任务的调度和切换

   import asyncio
   async def func():
       print("A")
       await asyncio.sleep(1)
       print("B")
   loop = asyncio.get_event_loop()
   loop.run_until_complete(asyncio.gather(func(), func(), func()))
   

比较多线程和协程

1. 线程和协程的区别 线程是系统级别的，协程是程序级别的；线程切换需要系统介入，协程切换只需要程序自己控制
2. 适用场景的区别 IO密集型任务适合使用协程，CPU密集型任务适合使用多线程
3. 优缺点的区别 多线程优点：多核CPU有优势，缺点：线程切换需要系统介入，开销大 协程优点：切换开销小，缺点：单线程无法利用多核CPU