Python并发编程详解-1

Python 并发编程

前言

在现代计算机系统中，为了充分发挥计算机的性能，我们常常会使用多线程或多进程的方式来编写代码，从而实现并发执行。Python 作为一门高级语言，具备良好的跨平台性，在多线程和多进程编程方面也提供了丰富的支持。本文将一步步为大家介绍 Python 的并发编程相关知识，包括线程和进程的概念、多线程编程、守护线程、资源竞争和 GIL 等问题。

线程和进程

在进行并发编程时，我们通常需要使用线程和进程。线程是操作系统最小的执行单元，进程是操作系统分配资源的最小单位。每个进程都有自己的地址空间和资源，每个线程则都共享相同的地址空间和资源。这也是多线程编程比多进程编程更加轻量级的原因。

在 Python 中，要创建线程、进程都需要使用相应的模块。创建线程可以使用 threading 模块，创建进程可以使用 multiprocessing 模块。下面我们分别介绍如何使用这两个模块来创建线程和进程。

多线程编程

在 Python 中，要创建线程，可以使用 threading 模块提供的 Thread 类来实现。下面是一个简单的例子，演示了如何创建并启动一个新线程。

import threading
import time

def worker():
    """新线程执行的代码"""
    print('新线程执行的代码')
    time.sleep(1)
    print('子线程结束')

# 创建新线程
t = threading.Thread(target=worker)
# 启动新线程
t.start()

print('主线程结束')

上面的代码中，我们首先定义了一个函数 worker，这个函数将在新线程中执行。然后，我们使用 threading 模块的 Thread 类创建了一个新线程 t，并将 worker 函数作为参数传递给了 Thread 对象的构造函数。最后，我们调用了新线程的 start 方法，启动了新线程。

需要注意的是，当我们调用新线程的 start 方法时，程序并不会等待新线程执行完成，而是立即返回，继续执行主线程。因此，在上面的例子中，我们在主线程中输出了“主线程结束”&#