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Python第229讲 Python并行化处理

更新时间：2023-12-15

什么是Python并行化处理

Python并行化处理指的是将一个任务拆分成多个子任务并行处理以提高程序的运行效率。并行化处理通常采用多进程或多线程的方式。

多进程是指在操作系统中创建多个进程，每个进程执行一个子任务，每个进程都有自己独立的内存空间，互相之间不会干扰，可以并行执行。多线程是指在同一进程内创建多个线程，每个线程执行一个子任务，多个线程共享进程的内存空间，线程之间需要进行同步操作，可以提高程序的执行效率。

Python提供了多进程和多线程的模块，可以方便地实现并行化处理。其中，multiprocessing是多进程模块，支持创建进程、共享内存、进程间通信等功能；threading是多线程模块，支持创建线程、锁、信号等功能。


# 示例 1：使用multiprocessing模块实现多进程并行化处理

import multiprocessing


def worker(num):
    """子进程的任务"""
    print('正在执行任务{}...'.format(num))


if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

    # 分配任务
    for i in range(10):
        pool.apply_async(worker, args=(i,))

    # 关闭进程池
    pool.close()

    # 等待所有任务完成
    pool.join()


# 示例 2：使用threading模块实现多线程并行化处理

import threading


def worker(num):
    """子线程的任务"""
    print('正在执行任务{}...'.format(num))


if __name__ == '__main__':
    # 创建锁
    lock = threading.Lock()

    # 创建线程池
    threads = []
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
        threads.append(t)

    # 启动线程
    for t in threads:
        t.start()

    # 等待所有线程完成
    for t in threads:
        t.join()

为什么需要Python并行化处理

在处理大规模数据、复杂计算或高并发等场景下，单线程或单进程的程序往往无法满足性能需求。因此，采用并行化处理可以将任务拆分成多个子任务同时执行，提高程序的运行效率，减少等待时间和占用资源。

Python作为一种解释性语言，本身运行效率相对较低，因此采用并行化处理可以充分利用多核CPU的计算能力，从而提高程序的运行效率。同时，Python的多进程和多线程模块提供了简单易用的API，使得并行化处理的实现相对容易。

如何在Python中实现并行化处理

Python提供了多种实现并行化处理的方式，包括多进程、多线程、协程等。

在使用多进程和多线程时需要注意进程或线程间的通信和同步，避免出现资源竞争和死锁等问题。多进程间可以通过共享内存或使用进程间通信(IPC)机制进行通信；多线程间可以通过锁、信号量、条件变量等机制进行同步。在使用协程时需要选用合适的协程库，如asyncio，进行并发的实现。


# 示例 3：使用asyncio协程库实现并行化处理

import asyncio


async def worker(num):
    """协程的任务"""
    print('正在执行任务{}...'.format(num))
    await asyncio.sleep(1)
    print('任务{}执行完成'.format(num))


if __name__ == '__main__':
    # 创建事件循环
    loop = asyncio.get_event_loop()

    # 执行协程任务
    tasks = [worker(i) for i in range(10)]
    loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))

    # 关闭事件循环
    loop.close()

Python并行化处理的应用场景

Python并行化处理可以应用于各种场景，如大规模数据处理、图像处理、高并发服务、自动化测试等。

在大规模数据处理中，可以采用多进程或多线程的方式加速数据的读取、分析和存储，提高程序的性能。在图像处理中，可以采用多进程和多线程的方式对图片进行压缩、裁剪、滤镜等操作，提高处理效率。在高并发服务中，可以采用协程的方式处理请求，提高服务的吞吐能力。在自动化测试中，可以采用多进程或多线程的方式执行多个用例，提高测试效率。

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