Python基础语法入门(第二十二天)——并发编程 1. 并发编程方式 多线程：适用于I/O密集型任务，如网络爬虫。由于Python的全局解释器锁的存在，多线程在CPU密集型任务中性能受限。 多进程：适用于CPU密集型任务，如加密解密。多进程能充分利用多核CPU资源，实现真正的并行计算。 异步编程：通过asyncio库实现，适用于高效异步IO应用，如HTTP请求。协程和...
回调函数：需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数 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...
Python并行编程:subprocess、ProcessPoolExecutor ProcessPoolExecutor： 定义：ProcessPoolExecutor是Python的concurrent.futures模块中的一个类，它提供了一个高级的接口来异步地执行函数，使用进程池来并行化任务。 功能：ProcessPoolExecutor可以自动管理进程池中的工作进程，并允许你提交任务到池中执行。这些任务将并行地在多个独立进程中运行，从而绕过Python...
Python并行编程:subprocess、ProcessPoolExecutor ProcessPoolExecutor： 特点：Python并发池API的一部分，提供了更高级的抽象来简化进程池的创建和管理。它允许开发者以更简洁、更直观的方式实现并行任务。 用途：同样适用于处理大量数据或计算密集型任务。通过ProcessPoolExecutor，可以轻松地将任务分发到多个进程中进行并行处理，从而显著提升性能。与subprocess...
python并发编程之多进程方式(multiprocessing模块) Python并发编程中的多进程方式主要通过multiprocessing模块实现。以下是关于multiprocessing模块在Python并发编程中的多进程方式的详细解释：进程与线程的区别：进程是独立的运行环境，每个进程至少包含一个线程。线程是进程中的执行单元，线程之间可以共享数据，但进程之间不共享数据。使用multiprocessing模块创建多进程...
