Python并发编程：十个易混淆问题解析-蒲公英云

Python并发编程：十个易混淆问题解析

在Python的并发编程中，由于语言特性、库函数以及并发模型的复杂性，许多概念和技术容易混淆。以下是对十个常见易混淆问题的解析：

线程与进程的区别：
- 进程是操作系统资源分配的基本单位。
- 线程是在同一个进程中执行的不同任务，共享相同的内存空间。
全局变量、局部变量与threadlocal：
- 全局变量：在函数或模块之外定义的变量。
- 局部变量：在函数内部定义的变量，生命周期仅限于该函数。
- threadlocal（线程局部存储）：Python标准库中的 threading 模块提供的特性，用于在多线程环境中为每个线程提供独立的存储空间。
锁/信号量/条件变量：
- 锁：Python通过threading.Lock类实现，用于控制共享资源访问。
- 信号量（Semaphore）：与锁类似，但可以设定信号量的最大值和当前值。semaphore模块提供了Semaphore类。
- 条件变量（Condition Variable）：当某个条件满足时，可以等待其他线程通知其变更状态。threading.Condition类提供这一功能。
并发模型：
- 单线程：只有一个执行路径的程序，Python解释器就是一个单线程的例子。
- 多线程（Multi-threading）：在一个进程中创建多个线程并让它们并发执行。Python通过内置模块threading来实现多线程。
- 并发编程（Concurrent Programming）：利用操作系统提供的原生资源或第三方库进行多任务处理的编程方式，通常涉及线程、进程、锁、信号量等多种概念和技术。
线程池与递归：
- 线程池：使用预先创建并维护的线程来执行任务。这种方式可以有效控制并发资源，避免因频繁创建和销毁线程而消耗大量内存。
- 递归：函数直接或者间接调用自身的过程。递归在某些场景下很高效（如树遍历），但也容易导致栈溢出等问题。
异步IO与阻塞IO：
- 非阻塞IO（Non-blocking I/O）：在请求数据或执行系统调用时，操作系统并不立即响应。程序员需要持续检查，一旦数据可用或者状态改变，则通知后续操作。
- 阻塞IO（Blocking I/O）：传统的方式是当一个系统调用开始后，程序将被阻塞直到这个调用完成返回结果。
全局变量与类属性：
- 全局变量：在函数或模块外部定义的变量。
- 类属性（Class Attributes）：与类相关联的属性，通常通过类名直接访问。类属性属于整个类，而不是特定的实例。
多进程与多线程的区别：
- 多线程：同一进程中可以同时运行多个线程，共享相同的内存空间。
- 多进程：在操作系统支持的情况下，可以创建并运行多个独立的程序或任务，每个进程都有自己的内存空间。
锁/信号量/条件变量的使用场景：
- 锁（Lock）：用于控制对共享资源的访问。常用于数据互斥、线程同步等场合。
- 信号量（Semaphore）：除了控制资源访问外，还可以表示资源数量。适用于需要限制并发数量的场景。
- 条件变量（Condition Variable）：在满足特定条件时通知等待的线程。适用于多线程间基于事件的通信。
Python中的并行计算：
- 使用multiprocessing库进行进程级并行计算。
- 利用concurrent.futures库提供的Executor和ThreadPoolExecutor等类进行线程池或异步IO模式的并行计算。
- 针对特定任务，还可以使用joblib库进行分布式并行处理。