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原文中文，约30900字，阅读约需74分钟。
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内容提要
本文介绍了Python中处理并发和稳定性的方法。并发可以通过线程和协程来实现，而并行任务可以通过子进程来实现。文章还提到了使用subprocess模块来管理子进程，使用Queue类来实现线程间通信，以及使用ThreadPoolExecutor类来实现并发任务。此外，文章还介绍了使用协程和asyncio库来处理阻塞式I/O任务的方法。最后，文章提到了使用ProcessPoolExecutor类来实现并行计算的方法，以及使用multiprocessing模块的其他高级功能来处理复杂的并行计算任务。
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关键要点
- 本文介绍了Python中处理并发和稳定性的方法。
- 并发可以通过线程和协程来实现，而并行任务可以通过子进程来实现。
- 使用subprocess模块来管理子进程，使用Queue类实现线程间通信。
- 使用ThreadPoolExecutor类来实现并发任务。
- 使用协程和asyncio库处理阻塞式I/O任务的方法。
- 使用ProcessPoolExecutor类实现并行计算的方法。
- 使用multiprocessing模块的其他高级功能处理复杂的并行计算任务。
- 并发指计算机似乎能在同一时刻做许多件不同的事情。
- 并行强调计算机确实能够在同一时刻做许多件不同的事情。
- Python支持多线程，但受GIL限制，无法实现真正的并行。
- 多线程适合处理阻塞式I/O任务，协程适合处理大量并发任务。
- 使用Lock类确保多线程安全，避免数据争用问题。
- 使用Queue类构建生产者-消费者模式，处理多阶段任务。
- fan-out与fan-in是并发协调的常见模式。
- 使用ThreadPoolExecutor类简化多线程管理。
- 使用asyncio库实现异步I/O操作，提升并发性能。
- pickle模块用于对象序列化，json模块更安全。
- 使用decimal模块处理高精度数值计算。
- 使用profiler模块分析程序性能，优化关键部分。
- 使用deque类实现高效的FIFO队列。
- 使用bisect模块进行高效的有序列表搜索。
- 使用heapq模块实现优先级队列，处理重要程度排序。
- memoryview类型提供零拷贝操作接口，提升数据处理效率。
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