Python并发编程 - scolo

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colo

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Python并发编程

2025-12-12
设计高并发任务调度器并解决GIL瓶颈实现高并发任务调度器的核心要点：使用multiprocessing绕过GIL限制，创建独立进程池每个子进程内部使用线程池处理I/O密集型任务通过multiprocessing.Queue实现进程间任务分发使用concurrent.futures管理线程池生命周期添加Lock机制防止资源竞争设置守护进程确保异常退出时资源释放
- 2025年-12月-12日
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Python并发编程
2025-12-12
使用threading模块创建并启动两个线程在Python中创建和启动线程的基本步骤：导入threading模块定义线程执行函数创建Thread对象并绑定函数调用start()方法启动线程使用join()等待线程结束（可选）
- 2025年-12月-12日
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Python并发编程
2025-12-12
设计高并发任务调度系统实现高并发任务调度系统的核心要点：使用concurrent.futures线程/进程池管理并发工作单元根据任务类型（I/O密集 vs CPU密集）选择线程/进程模型采用Queue实现生产者-消费者模式解耦任务分配使用RLock和条件变量处理共享资源竞争实现优雅关闭机制和任务优先级管理添加超时控制和异常处理增强健壮性
- 2025年-12月-12日
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Python并发编程
2025-12-12
Python中多线程与多进程的区别及适用场景主要区别和适用场景：多线程：共享内存，适合I/O密集型任务（如网络请求、文件读写）多进程：独立内存，适合CPU密集型任务（如数学计算）关键因素：Python的GIL（全局解释器锁）会限制多线程的CPU并行能力
- 2025年-12月-12日
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Python并发编程
2025-12-8
使用多线程加速文件下载任务实现多线程文件下载的关键点：使用threading.Thread创建下载线程为每个线程分配独立的URL和保存路径使用threading.Lock保护共享资源（如进度计数器）通过join()等待所有线程完成注意GIL对IO密集型任务的适用性
- 2025年-12月-8日
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Python并发编程

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