各位老铁，大家好！今天咱们聊聊Python并发编程那些事儿，从multiprocess一路走到asyncio，看看Python是怎么一步步解决并发难题的。 开场白：别再让你的CPU闲着了！ 话说，各位写Python代码的，有没有觉得你的CPU有时候闲得发慌？明明服务器配置挺高，跑个程序慢得跟蜗牛爬似的。这很可能就是因为你没用好并发编程。单线程的Python就像一个厨师一次只能炒一道菜，即使他有十个炉子也只能眼巴巴地看着九个炉子空着。并发编程呢，就是让你的厨师学会同时炒多道菜，或者干脆多雇几个厨师（多进程），这样才能充分利用资源，让你的程序跑得飞起。 第一章：多进程（Multiprocessing）：人多力量大！ 最简单的并发方式，莫过于多进程了。每个进程都有自己独立的内存空间，就像开了好几家餐馆，互不干扰，各自负责。 原理： 利用操作系统的多进程机制，创建多个独立的Python解释器实例。 优点： 充分利用多核CPU，并行执行计算密集型任务。 进程间相互隔离，一个进程崩溃不会影响其他进程。 缺点： 进程创建和销毁开销大，占用更多内存。 进程间通信复杂，需要使用Queue、Pipe等机制 …
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