并发编程可以通过多种方式来实现,包括多进程、多线程、Greenlet线程和异步IO。以下是每种方法的示例说明:
多进程: 多进程允许同时执行多个进程来提高应用程序的处理速度。Python标准库中有个multiprocessing模块,它允许创建和管理多个进程。以下是一个简单的示例代码,通过使用multiprocessing模块创建两个进程来并行处理:
import multiprocessing
def worker(num): """worker function""" print('Worker:', num) return
if name == 'main': jobs = [] for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,)) jobs.append(p) p.start()
多线程: 多线程可以实现并行处理以提高应用程序的处理速度。Python标准库中的threading模块提供了多线程的功能,允许创建和管理多个线程。以下是一个简单的示例代码,通过使用threading模块创建两个线程来并行处理:
import threading
def worker(num): """thread worker function""" print('Worker:', num)
if name == 'main': threads = [] for i in range(5): t = threading.Thread(target=worker, args=(i,)) threads.append(t) t.start()
Greenlet线程: Greenlet线程是一种轻量级的协程,可以通过在执行期间暂停和恢复操作来实现并发处理。Python中的greenlet模块提供了greenlet线程的功能。以下是一个简单的示例代码,通过使用greenlet模块创建两个greenlet线程来并行处理:
from greenlet import greenlet
def worker1(): print('Worker 1') gr2.switch()
def worker2(): print('Worker 2') gr1.switch()
if name == '__
上一篇:并发、非阻塞、固定大小的列表?
下一篇:并非debian格式的包文件