Python 面试题, Python并发

Step 1

Q:: 什么是Python中的GIL（全局解释器锁）？它如何影响并发？

A:: GIL（Global Interpreter Lock）是Python解释器中的一个全局锁，用来保证在多线程情况下，只有一个线程能够执行Python字节码。GIL的存在是由于Python的内存管理并非线程安全，因此需要这样一个锁来防止数据竞争和不一致的问题。GIL对并发的影响是显著的：在CPU密集型任务中，GIL会限制多线程的性能提升，因此使用多线程并不能有效利用多核CPU。然而，对于I/O密集型任务，多线程仍然可以提高性能。

Step 2

Q:: 如何在Python中实现并发？请说明多线程、多进程和异步IO的区别。

A:: 在Python中实现并发的常用方法有多线程、多进程和异步IO。 1. 多线程：使用threading模块，适合I/O密集型任务，但受限于GIL，不适合CPU密集型任务。 2. 多进程：使用multiprocessing模块，通过生成多个进程绕过GIL，适合CPU密集型任务。 3. 异步IO：使用asyncio库，适合I/O密集型任务，尤其是涉及大量等待操作（如网络请求）的场景。异步IO通过事件循环实现并发，效率较高。

Step 3

Q:: Python中的concurrent.futures模块有什么用？

A:: Python的concurrent.futures模块为多线程和多进程编程提供了高级接口。通过ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，开发者可以更方便地管理线程池和进程池，提交任务并获取结果。这一模块简化了并发编程的复杂性，尤其是在处理大规模并发任务时表现突出。

Step 4

Q:: 在Python中，什么时候应该使用协程而不是线程或进程？

A:: 在I/O密集型任务中，例如网络请求、大量文件读写，使用协程更为合适。协程的优势在于它们能够在单线程内实现并发，避免了线程上下文切换的开销，且能够有效利用事件循环处理多个I/O任务。然而，在CPU密集型任务中，协程的优势不明显，此时更适合使用多进程。