117笔记问答在CentOS上使用Python进行并发处理，可以采用多种方法。以下是一些常用的并发处理方式：
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多线程（Threading）: Python的
threading模块可以用来创建和管理线程。但是，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中可能不会带来性能提升。它更适合I/O密集型任务。import threading def worker(): """线程执行的任务""" print('Worker') threads = [] for i in range(5): t = threading.Thread(target=worker) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join() -
多进程（Multiprocessing）:
multiprocessing模块可以用来创建和管理进程，每个进程都有自己的Python解释器和内存空间，因此可以绕过GIL的限制，适用于CPU密集型任务。from multiprocessing import Process def worker(): """进程执行的任务""" print('Worker') if __name__ == '__main__': processes = [] for i in range(5): p = Process(target=worker) processes.append(p) p.start() for p in processes: p.join() -
异步编程（AsyncIO）: Python的
asyncio模块提供了一种基于事件循环的并发模型，适用于I/O密集型任务，如网络请求和文件操作。import asyncio async def worker(): """异步任务""" print('Worker') loop = asyncio.get_event_loop() tasks = [worker() for _ in range(5)] loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks)) loop.close() -
协程（Coroutines）: 协程是一种比线程更加轻量级的存在，可以在单个线程内实现并发。Python的
asyncio库就是基于协程的。 -
第三方库: 还有一些第三方库可以用来实现并发，例如
gevent和eventlet，它们通过使用轻量级的线程（称为greenlet）来提供并发能力。 -
分布式计算: 对于更高级的并发需求，可以使用分布式计算框架，如Celery，它允许你在多台机器上分布式地执行任务。
在选择并发模型时，需要考虑任务的性质（I/O密集型还是CPU密集型）、性能需求、代码复杂性等因素。对于简单的并发任务，Python标准库提供的工具通常就足够了。而对于更复杂的场景，可能需要引入额外的库或者采用分布式计算解决方案。