Python中的并发编程：这些技巧让你的程序更加高效！

在现代计算机中，多核CPU已经非常普遍了。然而，大多数Python程序仍然只是使用单线程运行，这会浪费大量的CPU资源。幸运的是，Python提供了几个模块来帮助我们实现并发编程，让程序运行更加高效。

1. 多线程

多线程是最基本的并发编程模型。在Python中，我们可以使用threading模块来创建和管理线程。下面是一个例子，使用多线程来计算一个非常大的整数的阶乘：

```python
import threading
import math

class FactorialThread(threading.Thread):
    def __init__(self, n):
        super().__init__()
        self.n = n

    def run(self):
        self.result = math.factorial(self.n)

    def get_result(self):
        return self.result

threads = []
for i in range(1, 101):
    t = FactorialThread(i)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()
    print("Factorial of %d is %d" % (t.n, t.get_result()))
```

在这个例子中，我们创建了100个线程来同时计算100个不同整数的阶乘。每个线程都执行run()方法，计算相应整数的阶乘，并将结果存储在实例的result属性中。最后，我们使用get_result()方法来获取每个线程计算的结果。

2. 多进程

与多线程类似，Python中也有一个模块可以帮助我们实现多进程并发编程，这个模块就是multiprocessing。下面是一个例子，使用多进程来计算一个非常大的整数的阶乘：

```python
import multiprocessing
import math

def factorial(n):
    return math.factorial(n)

pool = multiprocessing.Pool()
results = []

for i in range(1, 101):
    result = pool.apply_async(factorial, (i,))
    results.append(result)

for r in results:
    r.wait()
    print("Factorial of %d is %d" % (r.get()[0], r.get()[1]))
```

在这个例子中，我们使用multiprocessing.Pool()来创建一个进程池。我们使用apply_async()方法向进程池提交任务，这里的任务就是计算相应整数的阶乘。每个任务的结果也是异步获取的，我们可以使用get()方法获取每个任务的结果。

3. 协程

协程是一种轻量级的并发编程模型，它可以将一个程序分为多个微任务，让这些微任务在一个线程内交替执行。Python中的协程模块是asyncio。

下面是一个例子，使用协程来计算一个非常大的整数的阶乘：

```python
import asyncio
import math

async def factorial(n):
    return math.factorial(n)

async def main():
    tasks = []

    for i in range(1, 101):
        tasks.append(asyncio.ensure_future(factorial(i)))

    await asyncio.gather(*tasks)

    for t in tasks:
        print("Factorial of %d is %d" % (t.result(), t.result()))

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
```

在这个例子中，我们使用asyncio.ensure_future()方法来将每个计算任务包装成协程。我们使用asyncio.gather()来等待所有协程完成。在协程完成后，我们使用t.result()来获取每个协程计算的结果。

总结

在Python中，多线程、多进程和协程都是实现并发编程的有效方法。它们可以帮助我们充分利用多核CPU，并加速程序的运行速度。然而，在实际应用中，我们需要根据程序的特点来选择合适的并发编程模型，以达到最好的性能表现。