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Python进阶【一】：线程、进程与协程

news 2025/5/30 16:04:56

🧩 一、核心概念

1. 并发 vs 并行

并发（Concurrency）：看似同时执行多个任务，实际快速切换。
并行（Parallelism）：真正同时执行多个任务（需多核支持）。

2. Python 解释器与 GIL

CPython：官方实现，使用 GIL 限制并行执行。
GIL（Global Interpreter Lock）：同一时刻仅允许一个线程执行字节码，利于线程安全，但限制多核并行。
Jython / IronPython / PyPy：其他解释器（可能无 GIL），适用于特定平台或场景。

🧵 二、线程编程（`threading` 模块）

1. 线程基础概念

类型	说明
主线程	Python 程序启动后默认的执行线程。
子线程	通过 `threading.Thread()` 创建的新线程。
守护线程	程序退出时不等待其完成（后台任务），设置 `daemon=True`。

2. 创建线程的两种方式

实例化 Thread 类

import threadingdef task():print("线程任务")t = threading.Thread(target=task)
t.start()

继承 Thread 类

class MyThread(threading.Thread):def run(self):print("子类线程任务")t = MyThread()
t.start()

3. 常用方法与属性

方法/属性	说明
`start()`	启动线程
`join()`	阻塞等待线程结束
`is_alive()`	判断线程是否存活
`daemon`	是否为守护线程
`name` / `ident`	获取线程名称 / 标识符
`current_thread()`	返回当前线程对象

4. 线程同步机制

✅ Lock（互斥锁）

lock = threading.Lock()
with lock:# 线程安全操作

✅ RLock（可重入锁）

同一线程可重复获取，避免死锁。

✅ Condition（条件变量）

用于线程间条件通知。

cond = threading.Condition()def consumer():with cond:cond.wait()print("消费数据")def producer():with cond:cond.notify()

✅ Semaphore（信号量）

控制最大并发线程数。

sem = threading.Semaphore(3)
with sem:# 同时最多 3 个线程执行

✅ Event（事件）

用于线程通信。

event = threading.Event()event.set()   # 标志设为 True
event.wait()  # 等待直到标志为 True

5. 线程池（推荐）

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorwith ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as pool:pool.submit(task)

🔄 三、进程编程（`multiprocessing` 模块）

1. 特点

特性	描述
独立性	每个进程有独立内存，崩溃不互相影响
支持并行	不受 GIL 限制，可在多核 CPU 上并行执行
通信方式	需使用 IPC（队列、管道、共享内存）
开销较大	创建/销毁成本高，资源占用大

2. 创建进程

from multiprocessing import Processdef task():print("子进程任务")p = Process(target=task)
p.start()
p.join()

3. 进程间通信

使用 Queue 或 Pipe 传递数据。
使用 Manager().dict() 共享数据结构。

⚙️ 四、协程编程（`asyncio` 模块）

1. 特点

非阻塞、单线程：通过事件循环管理大量 I/O 操作。
节省资源：适合高并发网络编程（如爬虫、聊天服务等）。
使用 async/await 语法实现异步流程控制。

2. 示例

import asyncioasync def task(n):print(f"任务{n}开始")await asyncio.sleep(1)print(f"任务{n}结束")async def main():await asyncio.gather(task(1), task(2))asyncio.run(main())

🚧 五、线程安全问题：共享数据与加锁

示例：线程不安全代码

count = 0
def inc():global countfor _ in range(100000):count += 1  # 非原子操作

使用锁解决：

lock = threading.Lock()def safe_inc():global countfor _ in range(100000):with lock:count += 1

🎯 六、各并发方式适用场景总结

场景类型	优选方案	说明
CPU 密集型	多进程	利用多核，规避 GIL
I/O 密集型	多线程 / 协程	异步执行阻塞操作，提升资源利用率
网络并发	协程 (`asyncio`)	万级并发连接，性能高
GUI 程序	子线程处理耗时任务	避免主线程阻塞 UI

📌 七、总结对比表

特性	线程	进程	协程
是否受 GIL 限制	是	否	是（但通常无影响）
内存占用	低	高	极低
创建/销毁开销	小	大	最小
通信方式	共享内存（需加锁）	IPC（队列、管道）	共享对象/await
并行能力	伪并行（受 GIL）	真并行（多核）	非并行，异步并发
推荐场景	I/O密集	CPU密集	大量并发 I/O