Python在Ubuntu上如何实现并发编程

2025年7月18日 互联网

在Ubuntu上使用Python实现并发编程，可以采用多种方法。以下是一些常用的并发编程技术：

  1. 多线程 - 使用threading模块
  2. 多进程 - 使用multiprocessing模块
  3. 异步IO - 使用asyncio模块
  4. 协程 - 使用gevent或greenlet库

下面是每种方法的基本示例：

1. 多线程 - 使用threading模块

import threading

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)

# 创建线程
thread = threading.Thread(target=print_numbers)

# 启动线程
thread.start()

# 等待线程完成
thread.join()

2. 多进程 - 使用multiprocessing模块

from multiprocessing import Process

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)

# 创建进程
process = Process(target=print_numbers)

# 启动进程
process.start()

# 等待进程完成
process.join()

3. 异步IO - 使用asyncio模块

import asyncio

async def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)
        await asyncio.sleep(1)  # 模拟IO操作

# 运行异步函数
asyncio.run(print_numbers())

4. 协程 - 使用gevent库

首先，你需要安装gevent库：

pip install gevent

然后，你可以使用gevent来实现并发：

from gevent import monkey; monkey.patch_all()  # 打补丁，使标准库支持gevent
import gevent

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)
        gevent.sleep(1)  # 使用gevent的sleep代替time.sleep

# 创建并启动协程
jobs = [gevent.spawn(print_numbers) for _ in range(3)]
gevent.joinall(jobs)

注意事项

  • GIL（全局解释器锁）：Python的GIL限制了同一时刻只能有一个线程执行Python字节码。因此，对于CPU密集型任务，多线程可能不会带来性能提升。在这种情况下，多进程是更好的选择。
  • 进程间通信：使用multiprocessing模块时，进程间通信可以通过队列（Queue）、管道（Pipe）等方式实现。
  • 异步IO：asyncio适用于IO密集型任务，如网络请求、文件读写等。
  • 协程：gevent和greenlet适用于需要高并发且IO操作较多的场景。

选择合适的并发模型取决于你的具体需求和应用场景。在实际应用中，可能需要结合使用这些技术来达到最佳的性能。

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