Python中的utility模块提供了哪些方法进行并发编程

Python的utility模块提供了一些方法用于并发编程，这些方法包括线程池、进程池、并发执行、锁、条件变量等。下面是一些常用的并发编程方法和相应的使用示例。

## 1. 线程池

线程池是一种管理和重用线程的机制，可以在需要执行任务时从线程池中获取一个线程，执行完任务后将线程放回池中以备下次使用。Python的concurrent.futures模块提供了线程池的实现。

import concurrent.futures

def task(name):
    print(f'Task {name} started')
    # 模拟耗时操作
    time.sleep(2)
    print(f'Task {name} finished')

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    futures = []
    # 提交任务到线程池中
    for i in range(3):
        future = executor.submit(task, i)
        futures.append(future)

    # 等待所有任务完成
    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        print(future.result())

## 2. 进程池

进程池是一种管理和重用进程的机制，与线程池类似，但是由于Python的全局解释器锁（GIL）的限制，进程池在某些情况下可能比线程池更高效。Python的concurrent.futures模块也提供了进程池的实现。

import concurrent.futures

def task(name):
    print(f'Task {name} started')
    # 模拟耗时操作
    time.sleep(2)
    print(f'Task {name} finished')

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    futures = []
    # 提交任务到进程池中
    for i in range(3):
        future = executor.submit(task, i)
        futures.append(future)

    # 等待所有任务完成
    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        print(future.result())

## 3. 并发执行

并发执行是指同时处理多个任务，其中的任务可以是线程、进程或者协程。Python的asyncio模块提供了协程和事件循环机制，可以方便地实现异步并发编程。

import asyncio

async def task(name):
    print(f'Task {name} started')
    # 模拟耗时操作
    await asyncio.sleep(2)
    print(f'Task {name} finished')

async def main():
    tasks = []
    # 创建协程对象
    for i in range(3):
        task_coro = task(i)
        tasks.append(task_coro)
    
    # 并发执行协程
    await asyncio.gather(*tasks)

# 创建事件循环并运行主协程
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

## 4. 锁和条件变量

锁和条件变量是用来控制多个线程之间的同步和通信的工具。Python的threading模块提供了锁和条件变量的实现。

import threading

total = 0
lock = threading.Lock()
condition = threading.Condition()

def increment():
    global total
    with lock:
        total += 1

def decrement():
    global total
    with lock:
        total -= 1
        if total == 0:
            # 通知等待的线程
            condition.notify()

def wait_zero():
    with condition:
        while total != 0:
            # 等待条件满足
            condition.wait()
        print('Total is zero')

# 创建三个线程执行不同的任务
t1 = threading.Thread(target=increment)
t2 = threading.Thread(target=decrement)
t3 = threading.Thread(target=wait_zero)

t1.start()
t2.start()
t3.start()
t1.join()
t2.join()
t3.join()

以上是Python中一些常用的用于并发编程的方法，并发编程可以提高程序效率和响应性，但也需要注意线程安全和同步问题。