Python并发编程实战：多线程与多进程的艺术，提升代码并发能力

 # 1. Python并发编程概述 并发编程是一种编程范式，它允许程序同时执行多个任务。在Python中，并发编程主要通过多线程和多进程来实现。 **多线程**：线程是程序中执行任务的轻量级实体。它们共享相同的内存空间，因此可以轻松地通信和同步。多线程编程适用于需要同时执行大量小任务的情况。 **多进程**：进程是程序中执行任务的独立实体。它们有自己的内存空间，因此通信和同步比多线程更复杂。多进程编程适用于需要同时执行大量耗时任务的情况。 # 2. 多线程编程实战 ### 2.1 Python线程基础 #### 2.1.1 线程的概念和创建 **概念：** 线程是轻量级的执行单元，它与进程共享相同的内存空间和资源。线程可以并行执行，从而提高程序的执行效率。 **创建：** Python中使用`threading`模块创建线程： ```python import threading def task(): print("子线程执行") thread = threading.Thread(target=task) thread.start() ``` #### 2.1.2 线程的同步和通信 **同步：** 当多个线程同时访问共享资源时，需要进行同步，以避免数据不一致。Python中常用的同步机制有锁和信号量。 **锁：** 锁是一种同步机制，它允许一次只有一个线程访问共享资源。Python中使用`threading.Lock`类实现锁： ```python import threading lock = threading.Lock() def task(): with lock: # 临界区代码 pass ``` **信号量：** 信号量是一种同步机制，它限制同时访问共享资源的线程数量。Python中使用`threading.Semaphore`类实现信号量： ```python import threading semaphore = threading.Semaphore(3) def task(): with semaphore: # 临界区代码 pass ``` **通信：** 线程之间可以通过共享变量、队列或管道进行通信。 **共享变量：** 共享变量是线程之间共享的内存空间。使用共享变量进行通信时，需要使用锁进行同步。 **队列：** 队列是一种线程安全的数据结构，它可以存储和检索数据。线程可以通过队列进行通信，而无需使用锁。 **管道：** 管道是一种线程安全的数据流，它允许线程之间传输数据。管道通常用于在不同进程或线程之间进行通信。 ### 2.2 多线程编程应用 #### 2.2.1 多线程爬虫 **原理：** 多线程爬虫通过创建多个线程并行抓取网页，提高爬取效率。 **实现：** ```python import threading import requests def crawl(url): response = requests.get(url) # 处理网页内容 urls = ["url1", "url2", "url3"] threads = [] for url in urls: thread = threading.Thread(target=crawl, args=(url,)) threads.append(thread) for thread in threads: thread.start() for thread in threads: thread.join() ``` #### 2.2.2 多线程图像处理 **原理：** 多线程图像处理通过创建多个线程并行处理图像，提高图像处理效率。 **实现：** ```python import threading from PIL import Image def process_image(image_path): image = Image.open(image_path) # 处理图像 image_paths = ["image1.jpg", "image2.jpg", "image3.jpg"] threads = [] for image_path in image_paths: thread = threading.Thread(target=process_image, args=(image_path,)) threads.append(thread) for thread in threads: thread.start() for thread in threads: thread.join() ``` # 3.1 Python进程基础 #### 3.1.1 进程的概念和创建 **进程的概念** 进程是操作系统中执行的一个程序实例，它拥有自己的地址空间、资源和执行上下文。进程是并发编程的基础，它允许多个