CentOS Python如何实现并发处理 - 问答

在CentOS上使用Python实现并发处理，可以采用多种方法。以下是一些常见的并发处理方式：

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，多线程并不适合CPU密集型任务。它更适合I/O密集型任务，如文件读写、网络请求等。
```
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，适合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，适合处理高I/O负载的场景，如网络服务。

import asyncio

async def worker():
    """异步任务"""
    print('Worker')

async def main():
    tasks = []
    for i in range(5):
        task = asyncio.create_task(worker())
        tasks.append(task)
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

协程（Coroutines）: 协程是一种比线程更轻量级的存在，它们可以在单个线程内并发执行，通过async和await关键字来定义和使用。

import asyncio

async def coroutine_example():
    print("Coroutine started")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Coroutine ended")

asyncio.run(coroutine_example())

第三方库: 还有一些第三方库可以帮助实现并发，例如gevent和eventlet，它们通过使用轻量级的线程（称为greenlet）来提供并发性。

选择哪种并发模型取决于你的具体需求，比如任务的性质（I/O密集型还是CPU密集型）、性能要求、代码复杂性等因素。在实际应用中，可能需要结合使用这些方法来达到最佳效果。

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