Python 并发编程到底有多难？

Python 是一种简单易学的编程语言，但是在处理大量数据、网络请求等任务时，单线程执行效率往往较低。因此，Python 并发编程成为了一个热门话题。那么，Python 并发编程到底有多难呢？

在 Python 中，实现并发编程有多种方式，包括多线程、多进程、协程等。下面将分别介绍这些方式，并附上相应的代码演示。

1. 多线程

Python 中的多线程是一种轻量级的并发方式，能够在单个程序中同时执行多个任务。使用 threading 模块可以很方便地创建和管理线程。

下面是一个简单的多线程示例代码：

import threading

def worker():
    print("Hello, world!")

threads = []

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

for t in threads:
    t.join()

上述代码中，创建了 5 个线程，每个线程执行 worker 函数。使用 join() 方法可以等待所有线程执行完毕后再继续执行后续代码。

2. 多进程

与多线程不同，多进程是一种更加重量级的并发方式。使用 multiprocessing 模块可以很方便地创建和管理进程。

下面是一个简单的多进程示例代码：

import multiprocessing

def worker():
    print("Hello, world!")

processes = []

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

for p in processes:
    p.join()

上述代码中，创建了 5 个进程，每个进程执行 worker 函数。使用 join() 方法可以等待所有进程执行完毕后再继续执行后续代码。

3. 协程

协程是一种轻量级的线程，能够在单个线程中实现并发。在 Python 中，使用 asyncio 模块可以很方便地实现协程。

下面是一个简单的协程示例代码：

import asyncio

async def worker():
    print("Hello, world!")

async def main():
    tasks = []

    for i in range(5):
        task = asyncio.create_task(worker())
        tasks.append(task)

    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

上述代码中，创建了 5 个协程，每个协程执行 worker 函数。使用 gather() 方法可以等待所有协程执行完毕后再继续执行后续代码。

总结：

Python 并发编程有多种实现方式，包括多线程、多进程、协程等。相对于多进程而言，多线程和协程是轻量级的并发方式，但是需要注意线程安全和协程之间的切换等问题。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的并发方式。

以上是 Python 并发编程的简单介绍及代码演示，希望能够对大家有所帮助。