117笔记问答在Ubuntu中，Python可以通过多种方式实现并发处理。以下是一些常用的方法：
- 多线程（Threading）: Python的
threading模块允许你创建和管理线程。这对于I/O密集型任务特别有用，因为线程可以在等待I/O操作时释放GIL（全局解释器锁），让其他线程运行。
import threading def my_function(): # 这里是你的代码 # 创建线程 thread = threading.Thread(target=my_function) # 启动线程 thread.start() # 等待线程完成 thread.join()
- 多进程（Multiprocessing）: 对于CPU密集型任务，Python的
multiprocessing模块可以创建多个进程，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。
from multiprocessing import Process def my_function(): # 这里是你的代码 # 创建进程 process = Process(target=my_function) # 启动进程 process.start() # 等待进程完成 process.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，适用于编写单线程的并发代码，特别是对于网络I/O密集型任务。
import asyncio async def my_function(): # 这里是你的异步代码 # 运行事件循环 asyncio.run(my_function())
- 协程（Coroutines）: 协程是一种更轻量级的线程，它们在单个线程内协作式地运行。Python的
asyncio库就是基于协程的。
import asyncio async def my_coroutine(): # 这里是你的协程代码 await asyncio.sleep(1) # 模拟I/O操作 # 运行事件循环 asyncio.run(my_coroutine())
- 第三方库: 还有一些第三方库可以用于并发处理，例如
gevent和eventlet，它们通过使用轻量级的线程（称为greenlet）来提供并发性。
from gevent import monkey; monkey.patch_all() import gevent def my_function(): # 这里是你的代码 gevent.sleep(1) # 非阻塞的sleep # 创建并启动greenlet jobs = [gevent.spawn(my_function) for _ in range(10)] # 等待所有greenlet完成 gevent.joinall(jobs)
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）、性能要求以及代码的复杂性。通常，对于I/O密集型任务，多线程或异步编程是较好的选择；而对于CPU密集型任务，多进程可能更合适。