Python中的并发编程：详解多线程、多进程与异步（asyncio）

目录

1. TL;DR
2. 介绍
3. 线程与进程
4. 多线程与多进程
5. Asyncio
6. 常见误区和错误
7. 何时使用每种方法
8. FastAPI异步编程示例
9. 总结

概要

参考这个：Stack Overflow（Stack Overflow）

简介

并发是编程中的一个重要概念，允许应用程序同时执行多个任务。Python 提供了多种管理并发的工具：线程、多进程和异步编程（如 Python 中的 asyncio 模块）。每种工具都有自己独特的优点，适用于不同类型的任务，各有特色。本文深入探讨了这些并发模型，提供了清晰的例子和详细的解释来帮助你理解，何时以及如何有效地运用它们。

线程与进程 过程

一个进程是程序执行过程中独立的实例。每个进程都有操作系统为其分配的独立资源。进程一般不会与其他进程共享内存，除非通过进程间通信（IPC）设计为共享。

线程（话题）

线程是进程中的最小执行单元。同一进程内的多个线程共享同一内存空间，使得它们比单独的进程更高效地通信。然而，这种共享内存也可能引发同步问题。

示例：在Python中创建一个线头

    import threading  
    import time  

    def print_numbers():  
        # 此函数将在一个单独的线程中运行  
        for i in range(5):  
            print(f"线程: {i}")  
            time.sleep(1)  # 使用time.sleep()来模拟一些线程任务  
    # 创建一个新的线程对象来运行print_numbers()  
    thread = threading.Thread(target=print_numbers)  
    # 启动这个线程  
    thread.start()  
    # 在主程序退出前等待这个线程完成  
    thread.join()  
    print("主线程: 执行完毕")

无内容

• threading.Thread(target=print_numbers)：创建一个将执行 print_numbers() 函数的线程。
• thread.start()：启动线程。
• thread.join()：让主线程等待该线程结束。

线程 vs 进程 多线程

多线程允许多个线程在同一进程中并发运行。在Python中，由于Python中的全局解释器锁（GIL），多线程的真正并行性受到限制，每次只能有一个线程执行Python字节码。然而，对于I/O密集的任务，多线程依然很有帮助，因为线程可以在等待外部资源（如文件I/O或网络操作）时，其他线程可以继续运行。

示例：Python中的多线程处理

    import threading  
    import time  

    def worker(name):  
        print(f"任务 {name} 开始运行")  
        time.sleep(2)  # 模拟 I/O 操作  
        print(f"任务 {name} 完成")  
    threads = []  
    for i in range(5):  
        t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))  
        threads.append(t)  
        t.start()  
    for t in threads:  
        t.join()  # 等待所有线程结束

说明：

此处应有内容但未填写

• 每个线程通过休眠2秒钟来模拟I/O绑定的工作。
• thread.join()，确保主线程等待所有工作线程结束。

多任务处理

多进程涉及到运行多个独立的进程，每个进程都有自己的Python解释器和独立的内存空间。这使得真正的并行处理得以实现，因此，多进程非常适合处理器密集型的任务。

示例：Python多进程示例：

    import multiprocessing  
    import time  

    def worker(name):  
        print(f"工人 {name} 开始工作")  
        time.sleep(2)  # 模拟工作  
        print(f"工人 {name} 完成工作")  
    if __name__ == '__main__':  
        进程们 = []  
        for i in range(5):  
            p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))  
            进程们.append(p)  
            p.start()  
        for p in 进程们:  
            p.join()  # 等待进程结束

---

• 每个工作进程都可以独立运行，实现了真正的多核并行处理。
• 多进程避免了GIL的限制，适合CPU密集型计算任务。

Asyncio

Asyncio 是一个 Python 库，用于使用 async/await 语法编写并发代码。它专为 I/O 密集的任务设计，并使用事件循环来管理和调度任务，利用事件循环。

异步IO中的几个关键概念

1. 协程：用 async def 定义的函数。这些都是 asyncio 的构建块，可以被暂停和恢复。
2. 事件循环：asyncio 的核心，管理任务的执行。
3. 任务：这是协程的包装器，它们被安排在事件循环上执行。
4. **await**：暂停协程，将执行权交回事件循环。

示例：Asyncio 基础知识

import asyncio

async def task(name):
    print(f"任务 {name} 开始了")
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟 I/O 操作的等待
    print(f"任务 {name} 结束了")
async def main():
    await asyncio.gather(task("A"), task("B"), task("C"))
asyncio.run(main())

解释：

• await asyncio.sleep(2)：暂停协程，让事件循环有机会运行其他任务。
• asyncio.gather()：并行运行多个协程。

异步IO编程中的CPU密集型任务处理

Asyncio 不太适合处理 CPU 绑定任务，因为这会阻塞事件循环。然而，你可以使用 asyncio.to_thread() 或 asyncio.run_in_executor() 将这些任务转移到单独的线程或进程中。

一个例子：把一个CPU密集任务转交给其他组件

    import asyncio  
    import time  

    def cpu_bound_task(n):  
        time.sleep(n)  # 模拟一个CPU密集型操作  
        return n * n  
    async def main():  
        result = await asyncio.to_thread(cpu_bound_task, 2)  
        print(f"结果是: {result}")  
    asyncio.run(main())

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• asyncio.to_thread()：将 CPU 密集型的任务卸载到一个独立的线程，让事件循环保持响应性。

常见的误区和错误

同步和异步代码的混合：
并非所有操作都需要异步。可以通过 asyncio.to_thread() 或其他类似方式在异步代码中调用同步函数。
示例：

     import asyncio  
    import time  

    def sync_task():  
        time.sleep(2)  
        return "任务完成"  

    async def main():  
        result = await asyncio.to_thread(sync_task)  # asyncio.to_thread is a library function, keeping it in English  
        print("结果:", result)  

    asyncio.run(main())

直接等待CPU密集型任务：
直接等待CPU密集型任务会阻塞事件循环，应该将此类任务移到单独的线程或进程中处理。

**create_task()** vs **await**直接:

• await coroutine：运行协程并等待它完成。
• asyncio.create_task(coroutine)：让协程异步运行然后立即返回。之后你可以稍后再等待该任务。

比如说:

    import asyncio  

    async def my_coroutine():  
        await asyncio.sleep(2)  
        return "Done"  

    async def 主函数():  
        任务 = asyncio.create_task(my_coroutine())  
        print("等待的时候做其他事情...")  
        结果 = await 任务  
        print(f"任务的结果是: {结果}")  

    asyncio.run(主函数())

说明：
asyncio.create_task()：当你想启动一个协程的同时继续做其他工作时非常有用。

当何时使用每种方法更为合适

1. 多线程:
   - 最适合IO密集型任务，如网络操作或文件IO。
   - 当你需要在各个线程之间共享状态时使用。
   - 不适合CPU密集型任务，因为Python中的全局解释器锁（GIL）会限制并行性。
2. 多进程:
   - 适合需要真正并行性的CPU密集型任务。
   - 当你需要绕过GIL时使用。
   - 最适合高计算量的工作负载。
3. 异步IO:
   - 适合具有大量并发操作的IO密集型任务。
   - 适合构建高性能的网络服务器或具有大量IO密集型任务的程序。
   - 不适合无法卸载到其他线程的CPU密集型任务。

FastAPI中的异步处理示例

FastAPI 是一个现代的 Web 框架，利用 asyncio 高效处理并发请求。它使用 async/await 语法来管理 I/O 操作，这样就不会阻塞服务器。

为什么 FastAPI 使用异步

1. 可扩展性：异步代码让FastAPI能够以最小的开销处理许多并发连接。
2. 性能：对于I/O密集型任务，在处理上异步可以胜过传统的线程。
3. 简洁性：与线程代码相比，异步代码通常更简单易懂。

在FastAPI中处理CPU绑定任务

FastAPI可以将其转移到线程池或进程池来处理CPU绑定的任务。

示例：在FastAPI中处理CPU占用型任务

    from fastapi import FastAPI  
    from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor  
    import asyncio  

    app = FastAPI()  
    process_pool = ProcessPoolExecutor()  
    def cpu_bound_task(n):  
        # 模拟一个CPU密集型的任务  
        total = 0  
        for i in range(n):  
            total += i * i  
        return total  
    @app.get("/compute/{n}")  
    async def compute(n: int):  
        # 将CPU密集型任务移到单独的进程中  
        loop = asyncio.get_running_loop()  
        result = await loop.run_in_executor(process_pool, cpu_bound_task, n)  
        return {"result": result}

说明:

• ProcessPoolExecutor：我们创建了一个 ProcessPoolExecutor，将 CPU 密集型工作卸载到一个单独的进程中。这保证了主 FastAPI 事件循环的响应性。其实现由 Uvicorn 内部处理。
• **loop.run_in_executor()**：此方法将 cpu_bound_task 卸载至执行器（在这种情况下是 ProcessPoolExecutor），允许 FastAPI 服务器在处理 CPU 密集型工作的同时继续处理其他请求。
• **await**：通过使用 await，我们确保 FastAPI 处理程序在返回结果之前等待 CPU 密集型工作的完成。

为什么卸载很重要

在 web 应用里，响应速度很重要。如果你直接在 FastAPI 事件循环中运行 CPU 密集型任务，这会让服务器卡住，无法处理其他请求，直到任务完成。通过将任务移到单独的进程或线程中，服务器可以继续处理传入的请求，从而提高扩展性和用户体验。

结论：

Python中的并发是一个强大的功能，让你能够编写高效且可扩展的应用程序。无论是处理I/O密集型任务、CPU密集型计算，还是两者都有，Python提供了多种并发模型选择来满足你的需求。多线程、多进程以及asyncio都是可供选择的模型。

• 多线程：最适合需要共享内存的I/O密集型任务场景，但对于CPU密集型任务来说，多线程并不是最佳选择，因为存在GIL的限制。
• 多进程：非常适合需要真正并行处理的CPU密集型任务，避免了GIL的限制。
• Asyncio：非常适合涉及大量并发操作的I/O密集型任务场景，提供了非阻塞的并发处理方式。

使用像FastAPI这样的框架时，理解何时以及如何分发任务是至关重要的。这样做可以帮助你保持应用程序的响应性和扩展性。为具体应用场景选择合适的并发模型，可以大幅提高Python应用程序的性能和扩展性。