并发编程在Python中的基础知识

并发编程是指同时处理多个任务的编程方式。传统的编程方式是按照顺序执行，即每个任务都要等待前一个任务执行完毕后才能开始执行。而并发编程则允许多个任务同时执行，提高了程序的执行效率。

在Python中进行并发编程的一种常见方式是使用多线程或多进程。多线程是指在一个进程内同时执行多个线程，而多进程是指在多个进程中同时执行多个任务。

下面我会给出一个使用多线程和使用多进程的例子，来展示并发编程在Python中的基础知识。

例子1：使用多线程

import threading

def print_num(n):
    for i in range(n):
        print(i)

def print_alphabet():
    for c in 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ':
        print(c)

if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=print_num, args=(10,))
    t2 = threading.Thread(target=print_alphabet)
    
    t1.start()
    t2.start()
    
    t1.join()
    t2.join()

这个例子中，我们定义了两个函数print_num和print_alphabet，分别用来打印数字和字母。在主线程中创建了两个子线程t1和t2，分别执行print_num和print_alphabet函数。通过调用线程对象的start方法来启动线程，然后通过调用join方法来等待线程执行完毕。

例子2：使用多进程

import multiprocessing

def print_num(n):
    for i in range(n):
        print(i)

def print_alphabet():
    for c in 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ':
        print(c)

if __name__ == '__main__':
    p1 = multiprocessing.Process(target=print_num, args=(10,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=print_alphabet)
    
    p1.start()
    p2.start()
    
    p1.join()
    p2.join()

这个例子中，我们使用了multiprocessing模块来创建子进程。其他的操作和使用多线程的例子类似。

需要注意的是，在多线程和多进程中，由于任务之间是并发执行的，可能会出现线程间的数据竞争和进程间的资源竞争问题。因此在进行并发编程时，需要注意对共享资源的访问控制，可以使用锁、信号量等机制来实现。

总结起来，并发编程在Python中的基础知识主要包括使用多线程和多进程来同时执行多个任务。通过创建线程或进程对象，并调用其相关方法来实现任务的并发执行。在实际应用中，需要注意对共享资源的访问控制，以避免数据竞争和资源竞争的问题。