Linux Python并发编程实战

在Linux系统中，Python提供了多种并发编程的方法，包括多线程、多进程和异步编程

1. 多线程

Python的threading模块提供了多线程编程的支持。以下是一个简单的多线程示例：

import threading

def worker(num):
    print(f"Worker {num} is running")

# 创建两个线程
t1 = threading.Thread(target=worker, args=(1,))
t2 = threading.Thread(target=worker, args=(2,))

# 启动线程
t1.start()
t2.start()

# 等待线程结束
t1.join()
t2.join()

print("All threads finished")

2. 多进程

Python的multiprocessing模块提供了多进程编程的支持。以下是一个简单的多进程示例：

import multiprocessing

def worker(num):
    print(f"Worker {num} is running")

# 创建两个进程
p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(1,))
p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(2,))

# 启动进程
p1.start()
p2.start()

# 等待进程结束
p1.join()
p2.join()

print("All processes finished")

3. 异步编程

Python的asyncio模块提供了异步编程的支持。以下是一个简单的异步编程示例：

import asyncio

async def worker(num):
    print(f"Worker {num} is running")
    await asyncio.sleep(1)
    print(f"Worker {num} finished")

async def main():
    # 创建两个任务
    task1 = asyncio.create_task(worker(1))
    task2 = asyncio.create_task(worker(2))

    # 等待所有任务完成
    await task1
    await task2

    print("All tasks finished")

# 运行主函数
asyncio.run(main())

这些示例仅涵盖了Python并发编程的基本概念。在实际应用中，你可能需要根据具体需求选择合适的并发编程方法，并使用更高级的功能来优化性能和资源利用率。