解释 Python 中的并发和并行的区别？

推荐答案

在 Python 中，并发和并行是两个相关但不同的概念：

• 并发指的是多个任务在同一时间段内交替执行，但不一定同时执行。它强调的是任务的调度和切换，通常用于处理 I/O 密集型任务。
• 并行指的是多个任务在同一时刻同时执行，通常需要多核 CPU 的支持。它强调的是任务的同时执行，通常用于处理 CPU 密集型任务。

本题详细解读

并发（Concurrency）

并发是指在同一时间段内处理多个任务，但这些任务并不一定同时执行。Python 中常用的并发模型包括：

• 线程（Threading）：通过 threading 模块实现。线程共享同一进程的内存空间，适合 I/O 密集型任务，但由于 GIL（全局解释器锁）的存在，Python 的多线程并不能真正实现并行。
• 协程（Coroutine）：通过 asyncio 模块实现。协程是一种轻量级的并发模型，适合处理大量 I/O 操作的任务，如网络请求或文件读写。

import threading

def task():
    print("Task executed")

thread = threading.Thread(target=task)
thread.start()
thread.join()

并行（Parallelism）

并行是指在同一时刻执行多个任务，通常需要多核 CPU 的支持。Python 中常用的并行模型包括：

• 多进程（Multiprocessing）：通过 multiprocessing 模块实现。每个进程有独立的内存空间，适合 CPU 密集型任务，可以充分利用多核 CPU 的优势。
• 并行计算库：如 concurrent.futures 或 joblib，这些库提供了更高层次的并行计算接口。

from multiprocessing import Process

def task():
    print("Task executed")

process = Process(target=task)
process.start()
process.join()

并发与并行的区别

• 执行方式：并发是任务交替执行，并行是任务同时执行。
• 适用场景：并发适合 I/O 密集型任务，并行适合 CPU 密集型任务。
• 实现方式：并发可以通过线程或协程实现，并行通常通过多进程实现。

GIL 的影响

Python 的 GIL（全局解释器锁）限制了同一时刻只能有一个线程执行 Python 字节码，因此多线程在 CPU 密集型任务中无法实现真正的并行。多进程则不受 GIL 限制，可以充分利用多核 CPU 的优势。