文末送书Python高并发编程：探索异步IO和多线程并发

见贤思齐

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习，人工智能等相关领域的知识和技术。搜索关注公粽号《机器和智能》发送关键词“刷题宝典”即可领取技术大礼包！博主介绍：CSDN优质创作者，CSDN实力新星，CSDN内容合伙人；阿里云社区专家博主；华为云社区云享专家；51CTO社区入驻博主，掘金社区入驻博主，支付宝社区入驻博主，博客园博主。Python高并发编程：探索异步IO和多线程并发什么是高并发？异步IO实现高并发多线程并发编程异步IOvs.多线程并发图书推荐与送书活动专栏：《前沿技术文献与图书推荐》随着计算机技术的不断发展，对于高并发处理的需求也越来越迫切。在现代网络应用中，高并发是一个普遍存在的挑战，而Python作为一门流行的编程语言，其在高并发处理方面也吸引着越来越多的关注。在本博客中，我们将探讨Python高并发编程的核心概念和实现方法，主要着重于异步IO和多线程并发。什么是高并发？在开始之前，我们先来明确一下什么是高并发。高并发指的是系统能够同时处理大量并发请求的能力。在网络应用中，这些请求可以是来自不同用户的网页访问、API请求或者其他需要处理的任务。要理解高并发，我们需要关注系统的性能指标，比如响应时间、吞吐量和并发用户数。响应时间是指从请求发出到收到响应的时间，吞吐量表示单位时间内能够处理的请求数量，而并发用户数是指同时处理的请求数量。异步IO实现高并发Python提供了异步IO编程的支持，通过使用asyncio库，我们可以实现高并发处理。异步IO允许我们在等待某些IO操作完成时，能够继续处理其他任务，从而提高了程序的效率。async/await语法在使用asyncio之前，我们需要了解async和await这两个关键字。async用于定义一个异步函数，而await用于等待一个异步操作完成。让我们来看一个简单的例子，使用asyncio实现一个异步的网络请求：importasyncioasyncdeffetch_data(url):print(f"Fetchingdatafrom{url}")awaitasyncio.sleep(3)#模拟网络请求延迟print(f"Datareceivedfrom{url}")asyncdefmain():task1=fetch_data("https://example.com")task2=fetch_data("https://api.example.com")awaitasyncio.gather(task1,task2)asyncio.run(main())12345678910111213'运行运行在上面的例子中，fetch_data函数模拟了一个网络请求，然后使用asyncio.sleep来模拟网络请求的延迟。在main函数中，我们创建了两个fetch_data任务，并使用asyncio.gather来同时运行这两个任务。使用异步IO处理高并发异步IO真正发挥威力的地方是在处理大量并发请求时。考虑一个常见的应用场景：同时向多个网站发送请求并等待结果返回。使用传统的同步IO方法，我们将不得不一个接一个地等待每个请求的返回，效率会很低。现在，我们将使用异步IO实现高并发请求处理。假设我们有一个包含多个URL的列表，我们将使用asyncio.gather同时发送这些请求并等待所有请求返回：importasyncioasyncdeffetch_data(url):print(f"Fetchingdatafrom{url}")awaitasyncio.sleep(3)#模拟网络请求延迟print(f"Datareceivedfrom{url}")asyncdefmain():urls=["https://example.com","https://api.example.com","https://test.example.com"]tasks=[fetch_data(url)forurlinurls]awaitasyncio.gather(*tasks)asyncio.run(main())1234567891011121314151617'运行运行在这个例子中，我们将URL列表传递给main函数，并为每个URL创建一个fetch_data任务。然后，使用asyncio.gather并传入*tasks来同时运行所有任务。这样，我们的程序可以在一个任务等待网络请求返回的同时，继续处理其他任务，从而实现高并发请求处理。异步IO的编程模型对于高并发场景非常有用，但并不是所有情况都适用。在某些情况下，多线程并发可能更适合。多线程并发编程Python的多线程模块threading允许我们使用多个线程来实现并发。每个线程都可以执行不同的任务，从而在多核处理器上利用多个CPU核心。多线程并发在某些情况下可以实现更好的性能，特别是当我们的程序涉及CPU密集型任务时。然而，需要注意的是，Python的全局解释器锁（GlobalInterpreterLock，GIL）在某种程度上限制了多线程的并发能力。GIL确保了在同一时刻只有一个线程可以执行Python字节码。这意味着对于CPU密集型任务，多线程并不能真正实现并行执行。但在IO密集型任务中，由于大部分时间线程都在等待IO操作，多线程并发仍然可以带来明显的性能提升。使用threading模块让我们来看一个简单的例子，使用threading模块实现多线程并发：importthreadingimporttimedeftask(name):print(f"Task{name}started")time.sleep(3)#模拟任务执行时间print(f"Task{name}completed")defmain():threads=[]foriinrange(3):t=threading.Thread(target=task,args=(f"Thread-{i}",))threads.append(t)t.start()fortinthreads:t.join()if__name__=="__main__":main()1234567891011121314151617181920'运行运行当处理IO密集型任务时，多线程并发下载图片可以提高效率。在这个示例中，我们使用requests库来发送HTTP请求并下载图片。importthreadingimportrequestsdefdownload_image(url,filename):response=requests.get(url)withopen(filename,"wb")asf:f.write(response.content)print(f"Downloadedimagefrom{url}andsavedas{filename}")defmain():image_urls=["https://example.com/image1.jpg","https://example.com/image2.jpg","https://example.com/image3.jpg","https://example.com/image4.jpg","https://example.com/image5.jpg"]threads=[]fori,urlinenumerate(image_urls):filename=f"image{i+1}.jpg"thread=threading.Thread(target=download_image,args=(url,filename))threads.append(thread)thread.start()forthreadinthreads:thread.join()if__name__=="__main__":main()123456789101112131415161718192021222324252627282930'运行运行在上面的示例中，我们定义了一个download_image函数，它接受一个图片的URL和要保存的文件名，然后发送HTTP请求并将图片保存到本地。在main函数中，我们创建了包含多个下载线程的列表threads，然后启动每个线程来下载图片。最后，我们使用thread.join()来等待所有线程完成下载。需要注意的是，多线程下载图片在这个示例中是非常适用的，因为下载图片是一个IO密集型任务。但如果下载图片的任务同时涉及大量CPU计算，那么多线程可能会受到GIL的限制，从而无法真正实现并行处理。在这种情况下，我们可以考虑使用多进程并发来规避GIL的限制。异步IOvs.多线程并发在Python高并发编程中，我们常常需要在异步IO和多线程并发之间做出选择。虽然它们都可以提高程序的并发性能，但在不同的场景下有各自的优势和适用性。异步IO的优势高并发处理：异步IO能够高效处理大量的IO密集型任务，充分利用等待IO操作完成的空闲时间，执行其他任务。资源高效：相比多线程并发，异步IO的开销较小，不需要创建多个线程，因此资源利用更高效。简化编程模型：使用await关键字，编写异步IO代码相对于传统的回调方式更加直观和易于维护。多线程并发的优势并行计算：多线程并发可以在多核CPU上实现并行计算，处理CPU密集型任务。多任务处理：多线程并发可以同时处理多个任务，适用于需要同时执行多个任务的场景。多核利用：在某些情况下，多线程并发可以更好地利用多核CPU，提高计算性能。适用场景选择如果任务是IO密集型的，比如网络请求、数据库读写等，那么异步IO是更合适的选择。异步IO可以高效地处理大量IO任务，节省资源和时间。如果任务是CPU密集型的，并且不受GIL的影响，那么多线程并发可能是更好的选择。多线程并发可以实现并行计算，充分利用多核CPU。如果任务同时涉及大量IO和CPU计算，并且需要利用多核CPU进行并行计算，那么多进程并发可能是更好的选择。综上所述，根据任务的特点和需求，我们可以灵活选择合适的高并发编程方式，以达到最优的性能。图书推荐与送书活动🔥《Python高并发与高性能编程：原理与实践》Python成为时下技术革新的弄潮儿，全民Python的发展趋势让人们不再满足于简单地运行Python程序，逐步探索其更为广泛的日常应用和高性能设计。以ChatGPT为代表的大模型产品对初级程序开发人员提出了挑战，要想在开发领域站稳脚跟、有发展，必须掌握更高级的技巧和能力。对于Python开发人员来说，高并发、高性能开发无疑是未来必须走的进阶之路。目前，市面上关于Java高并发、高性能的书很多，讲解Python基本语法和常规使用的书也很多，但很少有专门针对Python高并发、高性能从实现原理到实践应用系统性讲解的书。鉴于此，笔者决定结合自己的经验对Python语言中的高级编程部分（即高并发、高性能编程的核心实现原理与实践应用）进行剖析，以帮助希望成为Python高级工程师的你们。书名：《Python高并发与高性能编程：原理与实践》作者：周宇凡（Steafan）出版社：北京大学出版社内容简介：《Python高并发与高性能编程：原理与实践》是一本帮助Python初级码农向高手进阶的专业指导书，可帮助所有Python从业者摆脱因ChatGPT等产品带来的职业危机。书中不仅对Python必备基础知识进行了解读，对所有的Python高级特性进行原理级剖析，还囊括了大量指导实践的内容，可以帮助读者真正实现高并发、高性能编程。本书从Python高级基础知识开始，逐步介绍高并发概念在Python语言中的实现过程、高性能特性是如何在Python语言中实现的，最后结合本书作者真实的项目经验，应用Python高并发、高性能特性来解决真实项目开发过程中遇到的问题和优化项。本书主要介绍Python高并发、高性能编程的核心实现原理与代码实现，具体包括如下内容。Python高并发、高性能编程的步骤和规范。与Python高并发、高性能编程相关的核心实现原理。与Python高并发、高性能编程相关的特性在当下主流的Python解释器或虚拟机CPython中的具体表现形式和内存分配策略🎉本次送1本书，评论区抽1位小伙伴送书🎉活动时间：截止到2023-07-3010:00:00🎉抽奖方式：利用爬虫进行随机抽奖。🎉参与方式：关注博主、点赞、收藏，评论区评论“人生苦短，我用python！”❗注意：一定要关注博主，不然中奖后将无效！🎉通知方式：通过私信联系中奖粉丝。💡提示：有任何疑问请私信公粽号《机器和智能》