使用Python进行并发编程

让计算机程序并发的运行是一个经常被讨论的话题，今天我想讨论一下Python下的各种并发方式。

urls = ['http://HdhCmsTestgoogle测试数据', 'http://HdhCmsTestexample测试数据', 'http://HdhCmsTestpython.org']

def test(url):

return urllib2.urlopen(url).read()

def testIO(nbFutures):

ts = time.time()

map(test, urls * nbFutures)

span = time.time() - ts

print "time spend ", span

testIO(10)

在不同并发库下的代码，由于比较类似，我就不一一列出。大家可以参考计算密集型中代码做参考。

通过测试我们可以发现，对于IO密集型的任务，使用多线程，或者是多进程都可以有效的提高程序的效率，而使用伪线程性能提升非常显著，eventlet比没有并发的情况下，响应时间从9秒提高到0.03秒。同时eventlet／gevent提供了非阻塞的异步调用模式，非常方便。这里推荐使用线程或者伪线程，因为在响应时间类似的情况下，线程和伪线程消耗的资源更少。

总结

Python提供了不同的并发方式，对应于不同的场景，我们需要选择不同的方式进行并发。选择合适的方式，不但要对该方法的原理有所了解，还应该做一些测试和试验，数据才是你做选择的最好参考。

以上就是使用Python进行并发编程的内容，更多相关文章请关注PHP中文网（HdhCmsTestgxlcms测试数据）！

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