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并行设计简介

并行设计指的是同时运行多个计算任务，这样可以充分利用多核CPU的计算能力。Python中常用的并行编程库包括threading、multiprocessing和concurrent.futures。

1. 使用 threading 模块

threading 模块提供了一个基于线程的并行执行方式。线程是轻量级的，并且共享相同的内存空间，所以线程间通信开销较小。下面是一个简单的例子：

import threading
import time

def worker(num):
    """线程工作函数"""
    print(f"线程 {num} 开始")
    time.sleep(2)
    print(f"线程 {num} 结束")

threads = []

for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print("所有线程已完成")

在这个例子中，我们创建了5个线程，每个线程执行 worker 函数并等待2秒。最后，我们使用 join() 方法确保主线程等待所有子线程完成。

2. 使用 multiprocessing 模块

multiprocessing 模块提供了基于进程的并行执行方式。进程独立于其他进程，每个进程有自己的内存空间，所以进程间通信开销较大，但可以利用多核CPU的全部能力。下面是一个例子：

from multiprocessing import Process
import time

def worker(num):
    """进程工作函数"""
    print(f"进程 {num} 开始")
    time.sleep(2)
    print(f"进程 {num} 结束")

processes = []

for i in range(5):
    p = Process(target=worker, args=(i,))
    processes.append(p)
    p.start()

for p in procesjavascriptses:
    p.join()

print("所有进程已完成")

这个例子与线程的例子类似，但使用的是进程。每个进程独立运行，并在完成后返回。

3. 使用 concurrent.futures 模块

concurrent.futures 模块提供了一个高级接口，用于管理线程池和进程池。它的使用更加简便，推荐在实际项目中使用。下面是一个使用线程池的例子：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def worker(num):
    print(f"线程 {num} 开始")
    time.swww.devze.comleep(2)
    print(f"线程 {num} 结束")

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = [executor.submit(worker, i) for i in range(5)]
    for future in futures:
        future.result()

print("所有线程已完成")

以及使用进程池的例子：

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import time

def worker(num):
    print(f"进程 {num} 开始")
    time.sleep(2)
    print(f"进程 {num} 结束")

with ProcessPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = [executor.submit(worker, i) for i in range(5)]
    for future in futures:
        future.result()

print("所有进程已完成")

逻辑和应用场景

线程适用于IO密集型任务，例如网络请求、文件读取等。这些任务在等待IO操作完成时，CPU可以执行其他任务，从而提高效率。
进程适用于CPU密集型任务，例如复杂计算、图像处理等。这些任务需要大量计算资源，使用多进程可以充分利用多核CPU的能力。
concurrent.futures 模块的线程池和进程池适合管理大量并发任务，简化代码并提高可读性。

实际应用示例

假设我们有一个需要处理大量数据的场景，例如对一组图像进行处理。我js们可以使用 concurrent.futures 模块来实现并行处理：

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
from PIL import Image
import os

def process_image(image_path):
    img = Image.open(iwww.devze.commage_path)
    img = img.convert("L")  # 转换为灰度图
    img.save(f"processed/{os.path.basename(image_path)}")
    print(f"js{image_path} 已处理")

image_paths = ["image1.jpg", "image2.jpg", "image3.jpg"]

if not os.path.exists("processed"):
    os.makedirs("processed")

with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    executor.map(process_image, image_paths)

print("所有图像已处理")

在这个例子中，我们使用多进程池并行处理图像，显著提高了处理效率。