⑴ 「多線程大殺器」Python並發編程利器：ThreadPoolExecutor，讓你一次性輕松開啟多個線程，秒殺大量任務！
隨著程序復雜度和數據量的不斷增長，同步編程模式的性能瓶頸愈發凸顯，而非同步編程作為提升並發性能和資源利用效率的解決方案，應運而生。Python的concurrent.futures模塊，作為非同步編程的強大工具，簡化了並發編程的實現，提供了一組易於使用的介面，從而幫助開發人員輕松地進行並發編程。
在面對諸如Python爬蟲這樣需要控制同時執行線程數的場景時，僅僅通過創建大量線程並不能高效解決問題。大量線程的創建與銷毀消耗了系統資源，而且同時運行的線程數量受限於系統並發度。使用線程池能夠有效解決這一問題，通過限制線程池中的線程數量，使得線程可以共享任務隊列，實現任務的高效調度和執行。
編寫線程池需要考慮復雜的線程同步問題，而Python3.2引入的concurrent.futures模塊通過提供ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor兩個類，簡化了非同步編程的實現。這些類不僅能夠自動調度線程，還能夠解決上述問題，為開發人員提供了一個更加高效、易於使用的並發編程方案。
ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor這兩個類，分別用於線程池和進程池的管理。線程池（ThreadPoolExecutor）適合執行大量輕量級任務，進程池（ProcessPoolExecutor）則適用於計算密集型任務，能夠充分利用多核CPU資源。通過這兩個工具，開發人員可以更輕松地實現非同步任務的執行，提高程序的響應速度和並發處理能力。
使用ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，開發人員只需關注任務的提交與結果的獲取。通過`submit`方法提交任務，通過`map`方法批量執行任務，並通過`shutdown`方法控制線程池的生命周期。Future對象作為任務的返回容器，用於管理任務的狀態和結果，使得任務的執行與結果獲取過程更加流暢和高效。
在實際開發中，選擇合適的並發執行方式至關重要。concurrent.futures模塊為Python提供了豐富的並發編程工具，無論是線程池還是進程池，都能夠根據具體應用場景靈活選擇，以實現最佳性能和資源利用。對於日常開發，使用線程池（ThreadPoolExecutor）更為常見，它能夠有效提升程序的並發處理能力，減少資源消耗，提高程序的執行效率。
綜上所述，concurrent.futures模塊是Python非同步編程中不可或缺的利器，它簡化了並發編程的實現，提供了豐富的API來管理線程和進程，極大地提升了程序的並發處理能力。在面對復雜應用場景時，合理利用這一模塊，可以顯著提高程序的性能和開發效率，為開發人員提供了強大的技術支持。
⑵ Python進階：聊聊IO密集型任務、計算密集型任務，以及多線程、多進程
Python中常見的並發方式有：多線程和多進程。多線程適用於IO密集型任務，而多進程適用於計算密集型任務。
在Python中，多線程是通過在單個進程中啟動多個線程實現的。然而，由於全局解釋鎖（GIL）的存在，Python的多線程實際上是「交替執行」，而非真正並行。因此，對於計算密集型任務，多線程並不理想。
相比之下，多進程能夠充分利用CPU資源，特別是對於計算密集型任務。Python提供了多進程介面，如multiprocessing模塊，支持創建進程、傳遞數據等。進程之間的交互通過管道或隊列完成。
為直觀展示多線程與多進程的適用場景，以IO密集型任務為例。首先，定義隊列和初始化隊列的函數。接著，分別實現IO密集型任務與計算密集型任務，從隊列獲取任務數據。通過對比不同並發方式的執行用時，可以發現，多線程適用於IO密集型任務，而多進程在計算密集型任務上表現更優。
實際操作中，通過實例代碼進行驗證，對比多線程、多進程執行相同任務的時間，發現多進程在計算密集型任務上顯著提高了效率。
代碼實例和詳細實驗結果已上傳至GitHub，歡迎訪問：xianhu/LearnPython。如果您對Python的多線程、多進程有任何疑問或建議，歡迎在GitHub頁面參與討論。讓我們一起交流學習，共同進步。
⑶ 並發非同步編程之爭：協程(asyncio)到底需不需要加鎖(線程/協程安全/掛起/主動切換)Python3
並發編程中的爭論焦點在於協程(asyncio)是否需要加鎖。在Python中，盡管單核處理器限制了線程的並發性，但GIL全局解釋器鎖的存在使得多線程並非真正的並行。然而，協程通過主動讓出執行權，如await關鍵字實現，提供了更高的效率和更簡潔的代碼結構。
協程在處理共享資源時，如果未涉及主動切換，即沒有await操作，理論上是線程安全的，無需額外加鎖。但當協程在執行過程中需要根據變數狀態進行操作時，為了確保一致性，加鎖是必要的，以避免數據競爭。比如，在執行事務邏輯塊時，若關注的是最終結果而非過程中的狀態，可以避免加鎖，保持非同步優勢。
總結來說，協程是否加鎖取決於具體場景。對於不涉及主動切換和狀態判斷的協程，可以避免鎖帶來的同步開銷，而對那些需要保持強一致性的操作，加鎖是確保正確性的必要手段。因此，關鍵在於根據實際情況進行權衡，理解協程和鎖在不同情況下的適用性，以便做出最適合的決策。