5月iOS設備好評榜：iPhone 14僅排第43？
來到新的一月，安兔兔的各個榜單又重新匯總了數據，像安卓陣營的榜單都有著比較大的變動，不過iOS由于設備的更新換代并沒有那么快，所以相對來說變化并不大，特別是iOS好評榜，老款設
今天我們要一起探索的是Python中的并發編程，這可是提升程序速度的魔法鑰匙哦！別擔心，即使你是新手，我也會讓你一步步成為并發小能手。
想象一下，你在咖啡館同時處理郵件、聊天和寫代碼，這就是多線程的日常。在Python里，threading模塊是你的得力助手。
import threadingimport timedef say_hello(name): print(f"Hello, {name}!") time.sleep(2) # 模擬耗時操作# 創建線程thread1 = threading.Thread(target=say_hello, args=("World",))thread2 = threading.Thread(target=say_hello, args=("Python",))# 啟動線程thread1.start()thread2.start()# 等待所有線程完成thread1.join()thread2.join()print("All tasks done.")這段代碼創建了兩個線程，分別打印不同的問候語，然后等待它們完成。記住join()，它是等待線程的守護者。
哎呀，提到多線程，不得不提Python的“獨特”設計——GIL。它就像個小警察，讓CPU核心輪流執行Python字節碼，這意味著多線程在CPU密集型任務中并不總是更快。別灰心，對于I/O密集型任務，多線程還是很香的！
如果想真正利用多核CPU，multiprocessing模塊是你的不二之選。它為每個進程創建獨立的Python解釋器，繞過GIL。
from multiprocessing import Processdef worker(num): print(f'Worker: {num}') time.sleep(2)if __name__ == '__main__': processes = [] for i in range(4): p = Process(target=worker, args=(i,)) processes.append(p) p.start()每個Process都是一個獨立的小世界，它們并行運行，不受GIL限制。
并發或并行雖然快，但也會帶來復雜性，比如數據同步問題。記得使用鎖(Lock)來避免資源沖突，就像在廚房里只有一個微波爐，大家輪流用。
from threading import Locklock = Lock()def safe_print(number): with lock: print(f'Safe print: {number}')safe_print(1)safe_print(2)使用with語句自動管理鎖，安全又方便。
想象一個工廠的流水線，隊列(Queue)就是那個協調者。在多線程/進程間傳遞數據，非它莫屬。
from queue import Queuefrom threading import Threaddef producer(queue): queue.put('Product')def consumer(queue): print(queue.get())q = Queue()producer_thread = Thread(target=producer, args=(q,))consumer_thread = Thread(target=consumer, args=(q,))producer_thread.start()consumer_thread.start()producer_thread.join()consumer_thread.join()隊列保證了數據的安全傳遞，避免了混亂。
等不及了？asyncio帶你進入異步編程的世界，用async/await關鍵字，就像給你的代碼加了翅膀。
import asyncioasync def hello(i): print(f'Hello {i}') await asyncio.sleep(1) # 異步等待async def main(): tasks = [hello(i) for i in range(3)] await asyncio.gather(*tasks)# Python 3.7+asyncio.run(main())異步等待，讓程序在等待時去做其他事，效率杠杠的。
雖然asyncio很強大，但并非所有函數都可以異步化，比如那些直接操作硬件的低級API。選擇合適的方法，別硬塞。
想要簡單地并發執行任務，不論同步還是異步，concurrent.futures是你的良師益友。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutordef worker(n): return n * nwith ThreadPoolExecutor() as executor: results = executor.map(worker, range(5)) print(list(results)) # 輸出平方數用ThreadPoolExecutor輕松管理線程池，執行任務就像點菜一樣簡單。
并發中錯誤處理很重要，使用try-except來保護你的代碼，確保一個任務的失敗不會影響到整個程序。
try: # 可能會出錯的并發代碼except Exception as e: print(f'Caught an exception: {e}')保持冷靜，優雅處理，你的程序更健壯。
with語句不僅僅是為了代碼簡潔，它還能確保資源（如文件、鎖）的正確釋放，避免并發中的資源泄露。
with Lock(): # 在這里安全地操作共享資源自動的開始與結束，像一位細心的管家。
使用timeit, cProfile等工具來監控你的并發程序，了解哪些部分慢如蝸牛，哪些是速度惡魔，優化從了解開始。
最后，讓我們實戰一把，用多線程下載圖片，感受并發的魅力。
import osimport requestsfrom threading import Threaddef download_image(url, filename): response = requests.get(url) with open(filename, 'wb') as f: f.write(response.content) print(f'{filename} downloaded.')urls = ['img_url1', 'img_url1'] # 假設的URLthreads = []for url in urls: t = Thread(target=download_image, args=(url, os.path.basename(url))) threads.append(t) t.start()for t in threads: t.join()print('All images downloaded.')通過并發下載，我們可以顯著加快下載速度！
到這里，我們已經解鎖了Python并發編程的12個實用技巧，是不是感覺自己的編程技能又上了一個新臺階？實踐是檢驗真理的唯一標準，趕緊動手試試，讓你的程序跑得飛起來吧！
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