python 并发执行函数

在Python中，有多种方式可以实现函数的并发执行，这些方式包括使用内置的threading模块，以及第三方库如multiprocessing, concurrent.futures等，下面将详细介绍如何使用这些方法来并发执行函数。

1. 使用 threading 模块

Python的标准库中包含了一个名为threading的模块，它允许你创建线程并在这些线程中并发执行代码。

示例：

import threading
def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)
def print_letters():
    for letter in 'abcde':
        print(letter)
创建线程
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_letters)
启动线程
thread1.start()
thread2.start()
等待线程完成
thread1.join()
thread2.join()

在上面的例子中，print_numbers和print_letters函数会并发执行。

2. 使用 multiprocessing 模块

multiprocessing模块是另一个用于并发执行的库，它允许你创建进程，而不是线程，每个进程拥有自己的内存空间，因此它们可以并发执行且不会相互干扰。

示例：

import multiprocessing
def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)
def print_letters():
    for letter in 'abcde':
        print(letter)
创建进程
process1 = multiprocessing.Process(target=print_numbers)
process2 = multiprocessing.Process(target=print_letters)
启动进程
process1.start()
process2.start()
等待进程完成
process1.join()
process2.join()

3. 使用 concurrent.futures 模块

concurrent.futures模块提供了一个高级接口用于异步执行可调用对象，它支持线程池和进程池，并且提供了一种简单的方法来处理结果。

示例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)
def print_letters():
    for letter in 'abcde':
        print(letter)
使用线程池
with ThreadPoolExecutor() as executor:
    executor.submit(print_numbers)
    executor.submit(print_letters)
使用进程池
with ProcessPoolExecutor() as executor:
    executor.submit(print_numbers)
    executor.submit(print_letters)

在上面的例子中，你可以很容易地切换线程池和进程池的使用，只需更改ThreadPoolExecutor为ProcessPoolExecutor即可。

threading模块适用于I/O密集型任务，由于Python的全局解释器锁（GIL），它不适合CPU密集型任务。

multiprocessing模块适用于CPU密集型任务，因为它创建了独立的进程，每个进程有自己的Python解释器和内存空间。

concurrent.futures提供了一个更现代和更高级的接口，使得编写并发代码更加简洁和容易。

根据你的具体需求和任务类型，选择最适合的并发执行方式。