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Python并发编程之从性能角度来初探并发编程（一）

前言

作为进阶系列的一个分支「并发编程」，我觉得这是每个程序员都应该会的。并发编程这个系列，我准备了将近一个星期，从知识点梳理，到思考要举哪些例子才能更加让人容易吃透这些知识点。希望呈现出来的效果真能如想象中的那样，对小白也一样的友好。在之后的章节里，将陆续为大家讲解以下知识点：

• 并发编程基础
• 多线程
• 多进程
• 协程
• 异步IO
• Gevent
• Tornado
• 多路复用

并发编程基础

并发编程是一种编程范式，允许一个程序同时执行多个任务。这可以通过多种方式来实现，包括多线程、多进程和协程。

• 多线程

多线程是一种并发编程技术，允许一个程序同时执行多个任务。每个任务都在自己的线程中运行，并且可以独立于其他线程运行。多线程对于计算密集型任务非常有效，因为它们可以利用多核处理器的优势。

• 多进程

多进程是一种并发编程技术，允许一个程序同时执行多个任务。每个任务都在自己的进程中运行，并且可以独立于其他进程运行。多进程对于IO密集型任务非常有效，因为它们可以利用多核处理器的优势。

• 协程

协程是一种并发编程技术，允许一个程序同时执行多个任务。协程与多线程和多进程不同，它们不会占用单独的线程或进程。协程非常轻量级，并且可以轻松地在不同的任务之间切换。

多线程与多进程的比较

多线程和多进程都是并发编程技术，但它们之间存在一些关键差异。

• 线程

• 线程更轻量级，创建和销毁线程的成本更低。

• 线程共享相同的内存空间，因此它们可以轻松地共享数据。

• 线程不能跨进程通信。

• 进程

• 进程更重量级，创建和销毁进程的成本更高。

• 进程有自己的内存空间，因此它们不能共享数据。

• 进程可以跨进程通信。

选择多线程还是多进程

在选择多线程还是多进程时，需要考虑以下因素：

• 任务的类型

• 计算密集型任务更适合多线程。

• IO密集型任务更适合多进程。

• 数据共享

• 如果任务需要共享数据，则应使用多线程。

• 如果任务不需要共享数据，则可以使用多进程。

• 进程通信

• 如果任务需要跨进程通信，则应使用多进程。

并发编程的优势

并发编程具有以下优势：

• 提高性能

并发编程可以提高程序的性能，因为它允许程序同时执行多个任务。

• 提高可扩展性

并发编程可以提高程序的可扩展性，因为它允许程序在多核处理器上运行。

• 提高可靠性

并发编程可以提高程序的可靠性，因为它允许程序在某个任务失败时继续运行。

并发编程的挑战

并发编程也存在一些挑战，包括：

• 数据竞争

数据竞争是指两个或多个任务同时访问共享数据，并且至少有一个任务正在写入数据。数据竞争会导致程序出现不可预知的行为。

• 死锁

死锁是指两个或多个任务相互等待，导致程序无法继续运行。

• 饥饿

饥饿是指某个任务长时间得不到执行，导致程序无法继续运行。

结语

并发编程是一种强大的工具，可以提高程序的性能、可扩展性和可靠性。然而，并发编程也存在一些挑战。在使用并发编程时，需要仔细考虑任务的类型、数据共享和进程通信等因素。