多线程编程 | 多进程编程 | 协程 | 面向切面编程

2024-01-12 13:14:05

Python 高级语法：解锁并发编程的强大功能

在当今快节奏的数字世界中，并发编程已成为构建高性能、高可靠应用程序的关键。Python 作为一门通用编程语言，提供了一系列强大的工具，使开发者能够有效地应对并发编程挑战。在这篇文章中，我们将深入探究 Python 高级语法中的并发编程技术，帮助你提升你的编程技能。

并发编程简介

并发编程允许程序同时执行多个任务，显著提高效率和应用程序响应能力。Python 提供了两种主要的并发编程实现方式：多线程编程和多进程编程。

多线程编程

多线程编程创建多个并行执行的任务，称为线程。每个线程都有自己独立的执行流，共享相同的内存空间。这使得多线程编程非常适合计算密集型任务，因为多个线程可以同时处理不同的计算。

代码示例：

import threading

def task(name):
    print(f'Thread {name} started.')

# 创建并启动线程
threads = []
for i in range(5):
    thread = threading.Thread(target=task, args=(i,))
    threads.append(thread)
    thread.start()

# 等待所有线程完成
for thread in threads:
    thread.join()

多进程编程

多进程编程创建多个并行执行的程序，称为进程。与线程不同，进程拥有独立的内存空间。这使得多进程编程非常适合处理密集型 I/O 任务，因为多个进程可以同时访问不同的外部资源。

代码示例：

import multiprocessing

def task(name):
    print(f'Process {name} started.')

# 创建并启动进程
processes = []
for i in range(5):
    process = multiprocessing.Process(target=task, args=(i,))
    processes.append(process)
    process.start()

# 等待所有进程完成
for process in processes:
    process.join()

协程

协程是轻量级的线程，可以暂停和恢复执行。与多线程和多进程相比，协程更加轻量级，并且可以在不需要创建单独线程或进程的情况下实现并发性。这使得协程非常适合处理大量的网络 I/O 操作。

类装饰器

类装饰器是一种在类定义之前执行的函数，用于修改类的行为。它们可用于添加元数据、验证类属性、控制类访问权限等。

代码示例：

def add_meta(cls):
    cls.meta = 'This is a meta attribute.'
    return cls

@add_meta
class MyClass:
    pass

print(MyClass.meta)  # 输出：'This is a meta attribute.'