Python 怎么并列执行？掌握并行编程技巧，提升效率，代码实战案例，小白也能轻松学会 Python 并行处理。
话说，Python 这种胶水语言，真是让人又爱又恨。爱它的简洁易懂，恨它的…速度！尤其是在处理大量数据的时候，那叫一个慢吞吞。但是，作为一名合格的 Python 玩家，怎么能容忍这种事情发生？必须想办法榨干它的每一滴性能啊！所以，今天我们就来聊聊 Python 怎么并列，也就是 Python 的并行编程。
先说结论，Python 里的并行，其实花样挺多的。最常用的可能就是多线程和多进程了。但问题也来了，Python 的全局解释器锁 (GIL) 可不是吃素的，它直接限制了多线程的并发执行，换句话说，多线程在 CPU 密集型任务面前，基本就是个摆设，只能在一个核心上跑。
那怎么办？凉拌？当然不！还有多进程呢！多进程可是真真正正的并行，每个进程都有自己独立的内存空间，不会受到 GIL 的限制。所以，对于 CPU 密集型任务，多进程才是王道！
但多进程也不是万能的。它的开销比多线程要大得多，创建和销毁进程都需要消耗大量的资源。而且，进程间的通信也比较麻烦，需要用到像 Queue、Pipe 这样的东西。
所以，选择哪个？这就要看你的具体情况了。如果是 I/O 密集型任务，比如网络请求、文件读写等等，多线程就足够了。因为大部分时间都花在等待 I/O 上，GIL 的限制影响不大。但如果是 CPU 密集型任务，比如图像处理、科学计算等等，那就必须用多进程了。
OK，理论讲完了，来点实际的。先来个多线程的例子。假设我们要下载一批图片，可以用 threading 模块来实现：
“`python
import threading
import requests
def download_image(url):
“””下载图片”””
try:
response = requests.get(url, stream=True)
response.raise_for_status() # 检查请求是否成功
filename = url.split(“/”)[-1]
with open(filename, “wb”) as f:
for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
f.write(chunk)
print(f”Downloaded {filename}”)
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f”Error downloading {url}: {e}”)
if name == “main“:
image_urls = [
“https://www.easygifanimator.net/images/samples/video-to-gif-sample.gif”,
“https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/2/2c/Rotating_earth_%28large%29.gif”,
“https://media.tenor.com/images/b9633dd20c4c44f189de4914765c6ae3/tenor.gif”
]
threads = []
for url in image_urls:
t = threading.Thread(target=download_image, args=(url,))
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join() # 等待所有线程完成
print("All downloads completed.")
“`
这个例子很简单，就是创建多个线程，每个线程负责下载一张图片。t.join() 的作用是等待所有线程执行完毕，这样主线程才能继续往下执行。
再来个多进程的例子。假设我们要计算一个很大的数组的平方和，可以用 multiprocessing 模块来实现：
“`python
import multiprocessing
import numpy as np
def calculate_sum(arr):
“””计算数组的平方和”””
return np.sum(arr ** 2)
if name == “main“:
num_processes = multiprocessing.cpu_count() # 获取 CPU 核心数
arr = np.random.rand(1000000) # 创建一个很大的随机数组
chunk_size = len(arr) // num_processes # 将数组分成若干份
chunks = [arr[ichunk_size:(i+1)chunk_size] for i in range(num_processes)]
pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processes) # 创建进程池
results = pool.map(calculate_sum, chunks) # 并行计算每个分块的平方和
pool.close() # 关闭进程池
pool.join() # 等待所有进程完成
total_sum = np.sum(results) # 将所有分块的平方和加起来
print(f"Total sum: {total_sum}")
“`
这个例子稍微复杂一点。首先，我们获取 CPU 的核心数，然后将数组分成若干份，每一份交给一个进程去计算平方和。multiprocessing.Pool 创建一个进程池，可以方便地管理多个进程。pool.map 函数会将 calculate_sum 函数应用到每个分块上，并返回一个结果列表。最后，我们将所有分块的平方和加起来，得到最终的结果。
等等，还没完呢！除了多线程和多进程，还有其他一些并行编程的方法，比如：
- asyncio: 基于事件循环的异步编程模型，适合 I/O 密集型任务。
- concurrent.futures: 一个更高级的并发编程接口，可以方便地使用线程池和进程池。
- Numba: 一个即时编译器，可以将 Python 代码编译成机器码，从而提高性能。
- Cython: 一种 Python 的超集，可以编写 C 扩展，从而提高性能。
这些方法各有优缺点，需要根据具体情况选择。
说了这么多，其实 Python 的并行编程并没有想象中那么难。关键是要理解 GIL 的限制，选择合适的并发模型，并掌握一些常用的工具和技巧。只要掌握了这些，你就可以让你的 Python 代码飞起来了！而且，Python 的生态系统非常强大，有很多第三方库可以帮助你进行并行编程，比如 Dask、Ray 等等。 这些库可以让你更方便地处理大规模数据，并将其分布到多个机器上进行并行计算。简直不要太爽！
所以说，不要再抱怨 Python 慢了，赶紧学起来，让你的代码也跑得飞快！ 毕竟，程序员的快乐，一半来自于解决 bug，另一半就来自于优化代码啊！
