Python并行计算

本文介绍Python进程编程，包括进程状态码、进程子类、进程间交换对象、进程同步、进程池和异步编程。

进程可以包含多个并行运行的线程，操作系统创建和管理线程比进程更能节省CPU资源。

同一个进程下的线程共享地址空间和其他资源，进程之间相互独立。

Python的全局解释器锁（GIL）限制了同一时间只有一个线程可以执行Python代码。

多线程编程使用共享内容空间进行线程间的通讯，管理内容空间是多线程编程的重点和难点。

使用Python的threading模块管理多线程，线程创建后需要手动调用start()和join()。

Lock锁同步是解决竞争条件的简单方法，线程必须获得锁才能访问共享资源。

RLock是可重入锁，允许同一线程多次获得锁。

信号量用于标明当前的共享资源可以有多少并发读取，条件用于同步部分工作流程。

事件同步允许一个线程等待另一个线程的事件发生。

使用进程池可以简化多进程任务的管理，Pool类提供了apply()、apply_async()、map()等方法。

concurrent.futures模块提供了线程池和进程池的功能，管理并行编程任务。

Asyncio模块提供了管理事件、协程、任务和线程的方法，支持编写并发代码。

协程可以在执行期间暂停，允许其他协程执行，yield表示协程在此暂停。

asyncio.Task类用于在同一事件循环中并发运行多个任务，提供了自动驱动协程的机制。