python如何并发执行

Python中的并发执行通常指的是同时处理多个任务或操作，以提高程序的执行效率，虽然Python的标准实现是全局解释器锁（GIL），它保证了同一时间只有一个线程在执行，但是Python社区提供了多种工具和技巧来实现并发执行。

1、多线程和多进程

Python的threading模块和multiprocessing模块允许你创建多个线程或进程来并发执行代码，每个线程或进程可以执行不同的任务，从而实现并发执行。

import threading
def do_something():
    # 你的代码
threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=do_something)
    t.start()
    threads.append(t)
等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()

2、协程

协程是一种轻量级的线程，它允许你在单个线程中并发执行多个函数或方法，Python的greenlet模块和gevent库提供了协程的支持。

import gevent
def worker(name):
    # 你的代码
if __name__ == '__main__':
    jobs = [gevent.spawn(worker, name) for name in range(10)]
    gevent.joinall(jobs)

3、异步IO

Python的asyncio库允许你编写异步IO代码，从而实现并发执行，你可以在单个线程中同时处理多个IO操作。

import asyncio
async def do_something():
    # 你的异步代码
if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(do_something())

4、线程池和进程池

如果你需要并发执行大量的短任务，可以使用线程池或进程池来限制同时执行的线程或进程数量，Python的concurrent.futures模块提供了线程池和进程池的支持。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
def do_something():
    # 你的代码
with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
    futures = [executor.submit(do_something) for _ in range(10)]
for future in futures:
    print(future.result())

是Python实现并发执行的几种常见方式，你可以根据具体的需求选择适合的方式。