在Debian上使用Python进行并发处理可以通过多种方式实现，包括多线程、多进程和异步编程。以下是一些实用的技巧和示例代码，帮助你高效地处理并发任务。
多线程是Python中最基本的并发方式，适用于I/O密集型任务。
import threading import time def say_hello(name): print(f"Hello, {name}!") time.sleep(2) # 模拟耗时操作 # 创建线程 thread1 = threading.Thread(target=say_hello, args=("World",)) thread2 = threading.Thread(target=say_hello, args=("Python",)) # 启动线程 thread1.start() thread2.start() # 等待所有线程完成 thread1.join() thread2.join() print("All tasks done.") 多进程可以绕过全局解释器锁（GIL），充分利用多核CPU。
from multiprocessing import Process import time def worker(num): print(f'Worker: {num}') time.sleep(2) if __name__ == '__main__': processes = [] for i in range(4): p = Process(target=worker, args=(i,)) processes.append(p) p.start() for p in processes: p.join() 异步编程使用asyncio模块，适用于高并发的I/O密集型任务。
import asyncio async def hello(i): print(f'Hello {i}') await asyncio.sleep(1) # 异步等待 async def main(): tasks = [hello(i) for i in range(3)] await asyncio.gather(*tasks) # Python 3.7+ asyncio.run(main()) 使用线程池可以避免频繁创建和销毁线程的开销。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time def task(n): return n * n with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: futures = {executor.submit(task, i) for i in range(5)} results = [f.result() for f in futures] print(results) 使用queue.Queue可以在多线程或多进程之间安全地传递数据。
from queue import Queue from threading import Thread def producer(queue): queue.put('Product') def consumer(queue): print(queue.get()) q = Queue() producer_thread = Thread(target=producer, args=(q,)) consumer_thread = Thread(target=consumer, args=(q,)) producer_thread.start() consumer_thread.start() producer_thread.join() consumer_thread.join() asyncio）或线程池（ThreadPoolExecutor）。multiprocessing）。通过这些技巧和示例代码，你可以在Debian上使用Python高效地进行并发处理。根据具体的应用场景选择合适的并发模型，可以显著提升程序的执行效率。
