Python中的并发编程函数：定义、使用和多线程/多进程

并发编程是指在一个程序中同时执行多个任务，以提高程序的效率和性能。Python中有许多并发编程函数可以使用，例如多线程和多进程。这篇文章将简要介绍如何定义、使用和多线程/多进程在Python中的应用。

1. 定义并发编程

并发编程的定义是同时执行多个任务的编程方法，它不同于串行编程，串行编程是单个任务按顺序执行的方法。并发编程的目的是提高程序的效率和性能，在处理大量数据和多任务时可以大大减少运行时间。

2. 使用并发编程

在Python中，可以使用多线程和多进程实现并发编程。多线程是在同一进程内创建多个并行执行的线程，可以共享进程内的共享变量，数据传输快而将CPU资源分配给多个线程，从而提高执行效率。多进程是在不同进程中创建多个并行执行的进程，可以在不同进程之间传输数据，可以实现多台电脑之间的并行计算，但是需要消耗较多的系统资源。

3. 多线程的应用

在Python中，可以使用threading模块来创建和控制多线程，在代码中通过定义Thread类来创建新的线程，例如：

import threading

class myThread (threading.Thread):
   def __init__(self, threadID, name, counter):
      threading.Thread.__init__(self)
      self.threadID = threadID
      self.name = name
      self.counter = counter
   
   def run(self):
      print ("开始线程：" + self.name)
      print_time(self.name, self.counter, 5)
      print ("退出线程：" + self.name)

def print_time(threadName, delay, counter):
   while counter:
      time.sleep(delay)
      print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
      counter -= 1

thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()

# 等待线程结束
thread1.join()
thread2.join()

4. 多进程的应用

在Python中，可以使用multiprocessing模块来创建和控制多进程，在代码中通过定义Process类来创建新的进程，例如：

import multiprocessing

def worker(num):
    """多线程工作函数"""
    print('Worker num is:', num)

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        p.start()

以上代码将创建5个进程来执行worker函数，每个进程传入一个参数i。

总结

并发编程是编写高性能Python程序的关键，可以同时处理多个任务而不影响性能。在Python中可以使用多线程和多进程来实现并发编程，并且各自具有不同的特点和应用场景，开发者需要根据自己的项目需求选择合适的方法。