紅魔電競平板評測：大屏幕硬實力
前言：三年的疫情因為要上網課的原因激活了平板市場，如今網課的時代已經過去，大家的生活都恢復到了正軌，這也就意味著，真正考驗平板電腦生存的環境來了。也就是面對著這種殘酷的
在Python的世界里，如果你想要提升程序運行效率，尤其是處理大量數據或執行耗時任務時，必然繞不開“并發”與“并行”這兩個關鍵詞。它們雖然經常被同時提及，但實際含義和應用場景卻大相徑庭。今天，我們將深入探討這兩者的區別，并通過剖析Python內置的multiprocessing模塊，揭示如何利用并行編程技巧，讓Python程序如虎添翼。
并發，簡單來說，就是“同時做多件事”。它并不意味著所有事情都在同一時刻發生，而是指系統能夠在多個任務之間快速切換，給用戶造成“同時進行”的錯覺。比如，你在瀏覽網頁的同時聽音樂，盡管CPU可能在同一時間只能處理一個任務，但通過高效的調度機制，讓你感覺兩者是同步進行的。
并行，則是真正意義上的“同時做多件事”。它依賴于硬件支持，如多核CPU或多臺計算機，能夠將任務分解成多個部分，分別在不同的處理器上獨立執行。并行執行能夠顯著提高計算密集型任務的處理速度，充分利用硬件資源。
在Python中，實現并發編程的一個常見手段是使用多線程。以threading模塊為例，我們可以通過創建Thread對象來啟動一個新的線程：
import threadingdef thread_function(name): print(f"Thread {name}: starting") # 執行耗時操作... print(f"Thread {name}: finishing")# 創建并啟動兩個線程for i in range(2): t = threading.Thread(target=thread_function, args=(i,)) t.start()然而，Python的多線程并發受到全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock, GIL）的制約。GIL是為了保護內存安全而引入的一把“大鎖”，它確保任何時候只有一個線程在執行Python字節碼。這意味著在單個進程中，即使有多個線程，也無法實現真正的并行計算。對于CPU密集型任務，多線程并發往往無法帶來性能提升。
為了解決GIL帶來的限制，Python提供了multiprocessing模塊，它利用操作系統提供的進程機制，允許我們在不同進程中并行執行任務，從而規避GIL的影響。每個進程都有自己的Python解釋器和內存空間，可以在多核CPU上真正實現并行計算。
multiprocessing的核心是Process類，用于創建新進程：
from multiprocessing import Processdef long_running_task(): # 執行耗時操作...if __name__ == "__main__": p = Process(target=long_running_task) p.start() # 啟動進程 p.join() # 等待進程結束進程間通信是并行編程的重要環節。multiprocessing提供了多種方式：
對于大量相似任務的處理，可以使用Pool對象創建一個進程池，避免頻繁創建銷毀進程的開銷：
from multiprocessing import Pooldef process_data(data): # 對data進行處理...if __name__ == "__main__": with Pool(4) as pool: # 創建包含4個進程的進程池 results = pool.map(process_data, data_list) # 將data_list中的每個元素分發給進程池中的進程處理假設我們需要對一個大數組進行平方運算，可以利用Pool.map()方法實現并行計算：
import numpy as npfrom multiprocessing import Pooldef square(number): return number ** 2if __name__ == "__main__": data = np.random.randint(1, 100, size=100000) with Pool(4) as pool: squared_data = pool.map(square, data)若需處理異步任務，如網絡請求，可以結合concurrent.futures模塊實現：
import concurrent.futuresfrom multiprocessing import Pooldef fetch_url(url): # 發送網絡請求并返回結果...if __name__ == "__main__": with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor: with Pool(4) as pool: future_to_url = {executor.submit(fetch_url, url): url for url in url_list} for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url): url = future_to_url[future] try: data = future.result() # 處理數據... except Exception as exc: print(f"{url} generated an exception: {exc}")為了協調多個進程間的協作，multiprocessing提供了多種同步原語：
當子進程發生異常或主動退出時，可以通過捕獲Process對象的exitcode屬性或注冊Process對象的join()方法的回調函數進行處理。
Python并發與并行編程雖有區別，但都是提升程序效率的有效手段。理解并掌握multiprocessing模塊，能幫助我們編寫出高效、穩定的并行程序。在實踐中，應注意合理選擇并發模型，妥善處理進程間通信與同步問題，以及應對可能出現的子進程異常情況。通過不斷實踐與優化，你的Python程序將能在多核CPU上飛速奔跑，輕松應對各類復雜任務。
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