python函数支持并发吗，python三大最常用的并发

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如何在Python中编写并发程序

我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果。

Python提供两组线程的接口，一组是thread模块，提供基础的，低等级（Low Level）接口，使用Function作为线程的运行体。

开始学习Python多线程Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。函数式：调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。

Python可以实现并行，Python可以用多进程来实现并行。进程与线程的定义：进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动，进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。

PID 和 0，然后执行代码就开始不同了。如果失败的话（内存不够、PID 达到上限等），子进程就不会创建，主进程会返回 -1，errno 会被设置为对应的错误码。

Q1: Python并发处理asyncio包如何使用

1、asyncio.create_task() 是 Python7 加入的高层级API，在 Python6，需要使用低层级API asyncio.ensure_future() 来创建 Future，Future 也是一个管理协程运行状态的对象，与 Task 没有本质上的区别。

2、唯一应该调用ensure_future()的时候是当你提供一个API(像大多数asyncio自己的API)，它接受协程或Future，你需要对它做一些事情，需要你有一个Future。

3、需要使用新的函数as_completed()来实现，可以把多个并发的协程一起给它，但它把返回的结果变成一个生成器，每次返回一个协程的结果，与函数wait()一样，执行协程是乱序的，不会等所有协程执行完成才返回。

Q2: python多进程,多线程分别是并行还是并发

1、并发是伪并行，即看起来是同时运行。单个cpu+多道技术就可以实现并发，（并行也属于并发），简单的可以理解为快速在多个线程来回切换，感觉好像同时在做多个事情。

2、一个线程可以操作同一进程的其他线程，但是进程只能操作其子进程。线程启动速度快，进程启动速度慢（但是两者运行速度没有可比性）。由于现代cpu已经进入多核时代，并且主频也相对以往大幅提升，多线程和多进程编程已经成为主流。

3、并行：当系统有一个以上CPU时，则进程的操作有可能非并发。当一个CPU执行一个进程时，另一个CPU可以执行另一个进程，两个进程互不抢占CPU资源，可以同时进行，这种方式我们称之为并行。

4、而我们知道，io操作不占用cpu，计算占用cpu，那么python的多线程适合io操作密集的任务，比如socket-server，那么cpu密集型的任务，python怎么处理？python可以折中的利用计算机的多核：启动八个进程，每个进程有一个线程。

5、并发性：多个进程可以在单个处理器上并发执行，多个进程之间不会互相影响。

6、GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，来源是python设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定。

Q3: 如何实现python3实现并发访问水平切分表

1、爬取网页使用Python编写爬虫程序的第一步是访问网页。可以使用requests库来发送HTTP请求，并获取网页的HTML内容。

2、多线程几乎是每一个程序猿在使用每一种语言时都会首先想到用于解决并发的工具（JS程序员请回避），使用多线程可以有效的利用CPU资源（Python例外）。然而多线程所带来的程序的复杂度也不可避免，尤其是对竞争资源的同步问题。

3、流程控制比较好掌握一些，条件语句和循坏语句在不同的场景下练习几遍，知道判断和循环实现的过程就行。

4、本篇文章给大家带来的内容是关于Python如何实现简单的用户交互程序（示例），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。

5、这次给大家带来python中怎么实现数组与列表的读取，python中实现数组与列表读取的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。

Q4: Python中的并行和并发是什么

并发是伪并行，即看起来是同时运行。单个cpu+多道技术就可以实现并发，（并行也属于并发），简单的可以理解为快速在多个线程来回切换，感觉好像同时在做多个事情。

并发的关键是你有处理多个任务的能力，不一定要同时。并行的关键是你有同时处理多个任务的能力。所以我认为它们最关键的点就是：是否是『同时』。

两者本质上的区别就是并行指的是多个程序，异步指的是一个程序内部的多个进程和多个线程。

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