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关于python3多线程和协程

时间:2023-12-30 14:35:12浏览次数:41  
标签:异步 协程 并发 sleep 多线程 python3 asyncio

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asyncio.sleeptime.sleep 都是用于在 Python 中进行延迟操作的函数,但它们的工作方式和使用场景有一些不同。

  1. asyncio.sleep
  • asyncio.sleep 是用于在异步代码中进行暂停的函数,它是 asyncio 模块中的一部分。
  • 在异步程序中,使用 await asyncio.sleep(delay) 可以暂停当前的协程,让出 CPU 给其他任务执行,并在指定的时间间隔后恢复执行当前协程。
  • asyncio.sleep 是非阻塞的,意味着在等待的过程中,事件循环可以继续执行其他任务,不会阻塞整个程序的执行。
  • asyncio.sleep 适用于异步编程环境,例如基于 asyncio 的网络编程、异步任务等。
  1. time.sleep
  • time.sleep 是用于在同步代码中进行暂停的函数,它是 time 模块中的一部分。
  • 在同步程序中,使用 time.sleep(delay) 可以暂停当前的线程,并阻塞整个程序的执行,直到指定的时间间隔过去后才会恢复执行。
  • time.sleep 是阻塞的,意味着在等待的过程中,整个程序的执行都会被暂停。
  • time.sleep 适用于同步编程环境,例如传统的多线程、多进程编程等。

因此,asyncio.sleep 适用于异步编程环境,而 time.sleep 适用于同步编程环境。在异步程序中应该使用 asyncio.sleep 来进行暂停操作,而在同步程序中应该使用 time.sleep


asyncio.create_taskthreading.Thread 是用于并发编程的两种不同机制。

  1. asyncio.create_task 是用于异步编程的,它是 asyncio 模块提供的方法,用于在事件循环中创建一个异步任务。异步任务使用协程来实现,并在事件循环中进行调度和执行。asyncio.create_task 创建的任务可以利用异步 I/O 等特性,适用于 I/O 密集型的并发任务。

  2. threading.Thread 是用于多线程编程的,它是 threading 模块提供的类,用于创建一个新的线程来执行指定的函数。线程是操作系统调度的基本单位,多线程编程可以利用多核 CPU 的并行计算能力,适用于 CPU 密集型的并发任务。

因此,asyncio.create_task 适用于异步编程,而 threading.Thread 适用于多线程编程。在选择使用哪种机制时,需要根据具体的任务特点和编程需求来决定。


对于第一个问题,Python 中的 threading.Thread 确实是假的多线程,因为由于全局解释器锁(GIL)的存在,Python 解释器在同一时刻只允许一个线程执行 Python 字节码。因此,即使使用多线程,Python 解释器仍然只能在单个 CPU 内核上执行代码。

对于第二个问题,asyncio.create_task 创建的协程通常也只在单个 CPU 内核上执行。虽然异步编程能够在 I/O 密集型任务中提供并发性能的提升,但对于 CPU 密集型任务,由于仍然受到 GIL 的限制,协程也只能在单个 CPU 内核上执行。

关于第三个问题,多线程和协程的区别主要在于实现方式和适用场景:

  • 多线程是操作系统级的并发模型,每个线程都有自己的栈和上下文,线程之间切换由操作系统负责。多线程适合处理 CPU 密集型任务,可以利用多核 CPU 的并行计算能力。
  • 协程是在单线程内部实现的并发模型,协程的切换由程序员显式控制,通过事件循环机制来实现协作式多任务。协程适合处理 I/O 密集型任务,可以在等待 I/O 操作的过程中切换执行其他任务,提高程序的并发性能。

综上所述,多线程和协程在实现方式和适用场景上有明显的区别,需要根据具体的任务特点和编程需求来选择合适的并发模型。


当涉及到多线程和协程的应用场景时,有一些常见的实际例子可以帮助理解它们的用途。

多线程的应用场景:

  1. Web 服务器:在处理大量并发请求时,使用多线程可以提高服务器的并发处理能力。
  2. 图片处理:多线程可以用于同时处理多张图片的压缩、处理或上传下载操作。
  3. 数据库操作:在需要同时处理多个数据库查询或写入操作时,多线程可以提高数据库操作的效率。
  4. GUI 应用程序:在需要同时处理用户交互、后台任务等多个任务时,多线程可以提高程序的响应速度。

协程的应用场景:

  1. 异步网络编程:在构建高性能的网络应用程序时,协程可以用于实现异步 I/O 操作,提高网络通信的效率。
  2. 异步爬虫:在进行网页数据抓取时,协程可以用于并发地请求和处理多个网页,提高爬取效率。
  3. 高并发 Web 服务器:使用协程可以实现高效的并发处理请求,提高 Web 服务器的并发能力。
  4. 实时数据处理:在需要实时处理大量数据的场景下,协程可以提供高效的并发处理能力,适用于实时监控、日志处理等场景。

综上所述,多线程适合于处理 CPU 密集型任务和并发请求,而协程适合于处理 I/O 密集型任务和高并发的网络应用。在实际项目中,根据具体的需求和场景选择合适的并发编程模型是非常重要的。

标签:异步,协程,并发,sleep,多线程,python3,asyncio
From: https://www.cnblogs.com/brian-sun/p/17936331.html

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