⑴ “多线程大杀器”Python并发编程利器：ThreadPoolExecutor，让你一次性轻松开启多个线程，秒杀大量任务！
随着程序复杂度和数据量的不断增长，同步编程模式的性能瓶颈愈发凸显，而异步编程作为提升并发性能和资源利用效率的解决方案，应运而生。Python的concurrent.futures模块，作为异步编程的强大工具，简化了并发编程的实现，提供了一组易于使用的接口，从而帮助开发人员轻松地进行并发编程。
在面对诸如Python爬虫这样需要控制同时执行线程数的场景时，仅仅通过创建大量线程并不能高效解决问题。大量线程的创建与销毁消耗了系统资源，而且同时运行的线程数量受限于系统并发度。使用线程池能够有效解决这一问题，通过限制线程池中的线程数量，使得线程可以共享任务队列，实现任务的高效调度和执行。
编写线程池需要考虑复杂的线程同步问题，而Python3.2引入的concurrent.futures模块通过提供ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，简化了异步编程的实现。这些类不仅能够自动调度线程，还能够解决上述问题，为开发人员提供了一个更加高效、易于使用的并发编程方案。
ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor这两个类，分别用于线程池和进程池的管理。线程池（ThreadPoolExecutor）适合执行大量轻量级任务，进程池（ProcessPoolExecutor）则适用于计算密集型任务，能够充分利用多核CPU资源。通过这两个工具，开发人员可以更轻松地实现异步任务的执行，提高程序的响应速度和并发处理能力。
使用ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，开发人员只需关注任务的提交与结果的获取。通过`submit`方法提交任务，通过`map`方法批量执行任务，并通过`shutdown`方法控制线程池的生命周期。Future对象作为任务的返回容器，用于管理任务的状态和结果，使得任务的执行与结果获取过程更加流畅和高效。
在实际开发中，选择合适的并发执行方式至关重要。concurrent.futures模块为Python提供了丰富的并发编程工具，无论是线程池还是进程池，都能够根据具体应用场景灵活选择，以实现最佳性能和资源利用。对于日常开发，使用线程池（ThreadPoolExecutor）更为常见，它能够有效提升程序的并发处理能力，减少资源消耗，提高程序的执行效率。
综上所述，concurrent.futures模块是Python异步编程中不可或缺的利器，它简化了并发编程的实现，提供了丰富的API来管理线程和进程，极大地提升了程序的并发处理能力。在面对复杂应用场景时，合理利用这一模块，可以显着提高程序的性能和开发效率，为开发人员提供了强大的技术支持。
⑵ Python进阶：聊聊IO密集型任务、计算密集型任务，以及多线程、多进程
Python中常见的并发方式有：多线程和多进程。多线程适用于IO密集型任务，而多进程适用于计算密集型任务。
在Python中，多线程是通过在单个进程中启动多个线程实现的。然而，由于全局解释锁（GIL）的存在，Python的多线程实际上是“交替执行”，而非真正并行。因此，对于计算密集型任务，多线程并不理想。
相比之下，多进程能够充分利用CPU资源，特别是对于计算密集型任务。Python提供了多进程接口，如multiprocessing模块，支持创建进程、传递数据等。进程之间的交互通过管道或队列完成。
为直观展示多线程与多进程的适用场景，以IO密集型任务为例。首先，定义队列和初始化队列的函数。接着，分别实现IO密集型任务与计算密集型任务，从队列获取任务数据。通过对比不同并发方式的执行用时，可以发现，多线程适用于IO密集型任务，而多进程在计算密集型任务上表现更优。
实际操作中，通过实例代码进行验证，对比多线程、多进程执行相同任务的时间，发现多进程在计算密集型任务上显着提高了效率。
代码实例和详细实验结果已上传至GitHub，欢迎访问：xianhu/LearnPython。如果您对Python的多线程、多进程有任何疑问或建议，欢迎在GitHub页面参与讨论。让我们一起交流学习，共同进步。
⑶ 并发异步编程之争：协程(asyncio)到底需不需要加锁(线程/协程安全/挂起/主动切换)Python3
并发编程中的争论焦点在于协程(asyncio)是否需要加锁。在Python中，尽管单核处理器限制了线程的并发性，但GIL全局解释器锁的存在使得多线程并非真正的并行。然而，协程通过主动让出执行权，如await关键字实现，提供了更高的效率和更简洁的代码结构。
协程在处理共享资源时，如果未涉及主动切换，即没有await操作，理论上是线程安全的，无需额外加锁。但当协程在执行过程中需要根据变量状态进行操作时，为了确保一致性，加锁是必要的，以避免数据竞争。比如，在执行事务逻辑块时，若关注的是最终结果而非过程中的状态，可以避免加锁，保持异步优势。
总结来说，协程是否加锁取决于具体场景。对于不涉及主动切换和状态判断的协程，可以避免锁带来的同步开销，而对那些需要保持强一致性的操作，加锁是确保正确性的必要手段。因此，关键在于根据实际情况进行权衡，理解协程和锁在不同情况下的适用性，以便做出最适合的决策。