Linux Python的并發與異步編程

在 Linux 系統中，Python 提供了多種方法來實現并發和異步編程

1. 多線程（threading）： Python 的 threading 模塊提供了對線程的支持。通過創建多個線程，可以實現并發執行任務。需要注意的是，由于全局解釋器鎖（GIL）的存在，CPU 密集型任務可能無法充分利用多核 CPU。

import threading

def task1():
    # Your code here

def task2():
    # Your code here

t1 = threading.Thread(target=task1)
t2 = threading.Thread(target=task2)

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

2. 多進程（multiprocessing）： Python 的 multiprocessing 模塊提供了對多進程的支持。通過創建多個進程，可以實現并行執行任務。這可以充分利用多核 CPU，適合 CPU 密集型任務。

import multiprocessing

def task1():
    # Your code here

def task2():
    # Your code here

p1 = multiprocessing.Process(target=task1)
p2 = multiprocessing.Process(target=task2)

p1.start()
p2.start()

p1.join()
p2.join()

3. 異步 I/O（asyncio）： Python 的 asyncio 模塊提供了對異步 I/O 的支持。通過使用 async/await 語法，可以實現非阻塞的 I/O 操作，如網絡請求、文件讀寫等。這對于 I/O 密集型任務非常有用。

import asyncio

async def task1():
    # Your async code here

async def task2():
    # Your async code here

async def main():
    await asyncio.gather(task1(), task2())

asyncio.run(main())

4. 協程（greenlet）： Python 的 greenlet 模塊提供了對協程的支持。協程是一種輕量級的線程，可以在單個線程內實現并發。協程之間的切換是顯式的，不需要鎖。

from greenlet import greenlet

def task1():
    # Your code here

def task2():
    # Your code here

g1 = greenlet(task1)
g2 = greenlet(task2)

g1.switch()

5. 消息隊列（RabbitMQ、Kafka 等）： 對于分布式系統中的并發和異步編程，可以使用消息隊列。這些消息隊列允許在不同的進程或機器之間傳遞消息，實現任務的異步處理。

總之，Python 提供了多種方法來實現并發和異步編程。根據具體的應用場景和需求，可以選擇合適的方法來提高程序的性能和可擴展性。