Python 中的异步与同步深度解析(实践记录)

本文主要是介绍Python 中的异步与同步深度解析(实践记录)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

《Python中的异步与同步深度解析(实践记录)》在Python编程世界里,异步和同步的概念是理解程序执行流程和性能优化的关键,这篇文章将带你深入了解它们的差异,以及阻塞和非阻塞的特性,同时通过实际...

Python中的异步与同步：深度解析与实践

在Python编程世界里，异步和同步的概念是理解程序执行流程和性能优化的关键。这篇文章将带你深入了解它们的差异，以及阻塞和非阻塞的特性，同时通过实际代码示例来加深理解。

异步与同步的定义

异步

异步意味着多任务处理，任务之间的执行没有严格的先后顺序，甚至可以同时运行。这就好比你一边听音乐，一边浏览网页，听音乐和浏览网页这两个任务之间互不干扰，多条任务的执行路径同时存在，程序有多个“主线”并行处理任务。

同步

同步同样是处理多任务，但任务之间有严格的先后顺序。只有前一个任务执行完成，下一个任务才能开始。这类似于你排队买东西，必须一个人买完，下一个人才能接着买，整个过程只有一条“主线”。

阻塞与非阻塞的概念

阻塞

从调用者的角度来看，如果在调用某个操作时，程序被卡住，无法继续向下执行，必须等待该操作完成，这种情况就是阻塞。比如你打电话叫外卖，在等待外卖送达的这段时间里，你什么其他事都做不了，只能干等着，这就是“阻塞”状态。

非阻塞

当调用某个操作时，程序不会被卡住，能够继续向下执行，无需等待该操作完成，这就是非阻塞。还是以叫外卖为例，你下单后可以继续做自己的事情，不用一直等着外卖，这就是“非阻塞”状态。

同步阻塞与异步非阻塞示例

下面通过Python代码来具体展示异步和同步的工作方式。这里我们使用multiprocessing模块中的Pool来创建进程池，实现多任务处理。

from multiprocessing import Poolwww.chinasem.cn
impoandroidrt time
import os
def water():
 China编程   """烧水"""
    print(f"子进程 pid={os.getpid()}")
    for i in range(5):
        print("正在烧水中")
        time.sleep(0.5)
    return "水烧开了"
def handle_water(message):
    """接收烧开水的信息"""
    print(f"进程pid={os.getpid()} 收到了异步任务的结束信息: {message}")
pool = Pool(3)
print(f"主进程 pid={os.getpid()}")
for i in range(3):
    print("打游戏")
    time.sleep(0.5)
# 回调
pool.apply_async(water, callback=handle_water)  # 异步添加任务
for i in range(20):
    print("打游戏")
    time.sleep(0.5)
pool.close()
pool.join()

在这段代码中：

首先创建了一个进程池Pool，最大进程数为3。
主进程先执行一段“打游戏”的操作，循环3次，每次间隔0.5秒。
然后使用pool.apply_async方法异步地添加water任务到进程池，并设置了回调函数handle_water。water任务模拟烧水过程，会打印当前子进程IandroidD并每隔0.5秒输出“正在烧水中”，完成后返回“水烧开了”。handle_water函数用于接收water任务完成后的信息并打印。
接着主进程继续执行“打游戏”操作，循环20次，每次间隔0.5秒。这期间，water任务在后台异步执行。
最后，调用pool.close()关闭进程池，不再接受新任务，pool.join()让主进程等待所有子进程完成任务后再结束。