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Ubuntu 16系统下Python 2.7.6的并发编程实战指南，轻松掌握多线程与多进程技术

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在处理复杂的计算任务或者需要处理大量IO操作时，并发编程能够显著提高程序的性能和响应速度。在Ubuntu 16系统下，Python 2.7.6版本为我们提供了多种并发编程的工具，包括多线程和多进程。以下是一份详细的指南，帮助你轻松掌握这些技术。

多线程编程

Python 2.7.6中的threading模块是进行多线程编程的主要工具。线程是轻量级的执行单元，适合于IO密集型任务。

创建线程

使用threading.Thread类可以创建一个新的线程。以下是一个简单的例子：

import threading

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)

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

在上面的代码中，我们定义了一个print_numbers函数，它会在线程中执行。然后，我们创建了一个Thread对象，指定了目标函数，并启动了这个线程。

线程同步

由于线程共享同一块内存，因此需要同步机制来避免数据竞争和其他线程安全问题。threading模块提供了多种同步原语，如锁（Lock）、事件（Event）、信号量（Semaphore）等。

以下是一个使用锁的例子：

import threading

lock = threading.Lock()

def print_numbers():
    for i in range(5):
        with lock:
            print(i)

thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()

在这个例子中，我们使用了一个锁来确保每次只有一个线程可以执行打印操作。

多进程编程

多进程编程是另一种提高性能的方法，特别是在CPU密集型任务中。Python 2.7.6提供了multiprocessing模块来支持多进程。

创建进程

使用multiprocessing.Process类可以创建一个新的进程。以下是一个简单的例子：

from multiprocessing import Process

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)

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

在上面的代码中，我们定义了一个print_numbers函数，并在一个新进程中执行它。

进程间通信

进程间通信（IPC）是确保不同进程可以共享数据和同步的关键。multiprocessing模块提供了多种IPC机制，如管道（Pipe）、队列（Queue）、共享内存（Value/Array）等。

以下是一个使用队列的例子：

from multiprocessing import Process, Queue

def worker(q):
    while True:
        num = q.get()
        if num is None:
            break
        print(num)

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    for i in range(10):
        q.put(i)
    p = Process(target=worker, args=(q,))
    p.start()
    p.join()

在这个例子中，我们创建了一个队列，用于在主进程和子进程之间传递数据。

总结

通过使用Python 2.7.6的threading和multiprocessing模块，你可以在Ubuntu 16系统下轻松实现多线程和多进程编程。了解线程和进程的基本概念，并学会使用相关的同步机制和通信机制，将有助于你编写出高性能的并发程序。

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