Python併發程式設計從入門到進階
本文是Python進階系列專題的最後一篇文章了，學習一下Python併發程式設計。懂得併發程式設計，就算是真正進階了。
Python多執行緒
Python有真正的多執行緒嗎？我本來以為是沒有的。因為CPython直譯器本身就不是執行緒安全的，因此有全域性直譯器鎖（GIL），一次只允許使用一個執行緒執行Python位元組碼。換句話說，Python即便是有多執行緒，也會受GIL限制，按順序執行。所以我就以為Python是沒有多執行緒的，也就是一個Python程序不能同時使用多個CPU核心。然而，Python標準庫中所有執行阻塞型I/O操作的函式，在等待作業系統返回結果時，都會釋放GIL，允許其他執行緒執行
Python多程序
但是對於CPU密集型應用來說，要想利用所有可用的CPU核心，就得使用多程序，規避GIL。
多執行緒與多程序對比
什麼時候用多執行緒？什麼時候用多程序？
I/O密集型應用使用多執行緒，CPU密集型應用使用多程序。
什麼是I/O密集型應用？什麼是CPU密集型應用？
簡單來說，I/O密集一般涉及到網路、磁碟IO。而CPU密集指的是計算比較多。
建立多執行緒可以使用concurrent.futures，建立多程序可以使用multiprocessing。
多執行緒與協程對比
多執行緒存在著切換開銷，同時為了避免寫變數衝突，在控制共享資源時需要加鎖，因此編寫程式會比較複雜比較困難。而協程是通過單執行緒實現的併發，既能自由切換，也不需要鎖機制，執行效率要高很多。
多執行緒和協程有個共同點是隻對I/O密集型應用有效，因為GIL限制。如果想處理CPU密集型應用，那麼可以結合多程序一起使用，以提高CPU使用率。
asyncio包
asyncio包比較多用來實現Python協程併發，原書在這一章節引用了很多示例，穿插了很多程式碼，導致我看起來有點亂，不是很清楚到底該怎麼使用這個包。所以我看了一下官方文件：
https://docs.python.org/3/library/asyncio.html
從Python3.5開始引入了async和await，替代了@asyncio.coroutine和yield from語法，語義更簡潔更明確了。並且從Python3.7開始引入了asyncio.run()，替代了這一串程式碼：
loop = asyncio.get_event_loop()
try:
loop.run_until_complete(main())
finally:
loop.close()
建立task的語法也發生了變化，可以用asyncio.create_task：
async def coro():
...
# In Python 3.7+
task = asyncio.create_task(coro())
...
# This works in all Python versions but is less readable
task = asyncio.ensure_future(coro())
...
對於多個並行task可以用asyncio.gather，替代asyncio.wait：
task_list = []
for i in range(5):
task = asyncio.create_task(async_func(i))
task_list.append(task)
done, pending = await asyncio.wait(task_list, timeout=None)
for done_task in done:
print((f"[{current_time()}] 得到執行結果 {done_task.result()}"))
task_list = []
for i in range(5):
task = asyncio.create_task(func(i))
task_list.append(task)
results = await asyncio.gather(*task_list)
for result in results:
print((f"[{current_time()}] 得到執行結果 {result}"))
所以對於第三方包的學習，最好是看看最新的官方文件，說不定已經進行了很多優化。
最後，完結，撒花。
我會把《流暢的Python》這本書送給大家，感謝一直以來的關注。
參考資料：
《流暢的Python》 第17章使用future處理併發 第18章使用asyncio包處理併發
https://blog.csdn.net/youanyyou/article/details/78990156
https://zhuanlan.zhihu.com/p/104918655
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