Python从使用线程到使用async/await的深入讲解
1. 线程
1.1 什么是线程?
线程是程序执行流的最小单元,是进程的一个执行单元。线程通过共享运行时环境,可以提高程序的并发性,线程有轻量级、及时性等特点。
1.2 Python的线程模块
Python的标准库threading
提供了线程相关的模块,使用起来非常简单。
上述代码中,使用threading.Thread
类创建线程对象,使用start
方法启动线程,使用current_thread
方法获取当前线程对象,使用getName
方法获取线程名。
1.3 线程的并发问题
虽然Python的线程机制非常易用,但是Python的线程是基于操作系统底层线程的,而不是真正的并发线程。因为Python的Global Interpreter Lock (GIL)机制,同一时刻只能有一个线程在执行Python代码,其他线程只能在等待GIL。所以使用线程并不能真正充分利用多核CPU,也无法真正实现多线程并发。因此,使用线程可能带来线程切换的开销而降低程序性能。
2. 协程
2.1 什么是协程?
协程是一种用户态的轻量级线程,也称为纤程 (Fiber),协程可以看作特殊的迭代器,可以由程序员控制运行状态,支持用户态调度,无线程切换开销。
2.2 Python的协程模块
Python 3.5开始加入async/await语法实现原生协程。使用协程需要用到Python的asyncio模块。
下面是一个使用async/await语法的协程示例:
上述代码中,使用async
和await
定义协程,使用asyncio.sleep
模拟协程执行任务,使用get_event_loop
方法获取事件循环对象,使用run_until_complete
方法运行协程。
2.3 协程和线程的区别
线程和协程都是并发机制,但是线程是基于操作系统底层线程的,因此他们的并发模型在底层上有很大的区别。协程通过用户态调度,对于大量I/O密集型操作的场景非常适用,但是对于CPU密集型操作的场景则不一定有优势,因为无法利用多核CPU。
3. 示例说明
3.1 线程示例
下面是一个使用线程池的示例,实现并发下载多张图片:
在该示例中,使用requests
发送网络请求下载多张图片,使用ThreadPoolExecutor
创建线程池,并通过submit
方法向线程池中提交任务。由于线程是基于操作系统底层线程的,所以程序在执行过程中会有线程切换的开销。
3.2 协程示例
下面是一个使用协程的示例,实现并发下载多张图片:
在该示例中,使用aiohttp
发送异步网络请求下载多张图片,使用asyncio
异步执行协程任务。由于协程是用户态调度,不需要线程切换的开销,可以提高程序的性能。
4. 总结
线程和协程都是并发编程的重要方式,但是在线程和协程之间需要根据实际需求进行选择。在大量I/O密集型操作的场景下,协程可以取得很好的效果,而在大量CPU密集型操作的场景下,则需要考虑使用多进程或大规模并行计算。