大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python语言并发的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python语言并发的解答，让我们一起看看吧。
如何用python写一个高并发的服务端？
python做高并发服务端要考虑的是python本身多线程的限制，同时多线程模式的并发能力也不是最优的，可以参考nginx的实现用协程的理念做响应，提高并发和吞吐量前提业务逻辑不要有太多阻塞操作.建议参考下gevent twisted 等异步框架
python多线程通信的方法？
Python多线程通信的方法有很多种，以下是一些常见的方式：
使用锁（Lock）：锁是线程间通信的基本工具，它可以控制多个线程对共享***的访问。Python中的threading提供了Lock对象，通过acquire()和release()方法可以实现线程间的互斥和同步。
使用条件变量（Condition）：条件变量是一种更高级的线程间通信方式，它可以让线程等待某个条件成立后再继续执行。threading模块中的Condition类提供了这个功能。
使用***对象（Event）：***对象是一种更为灵活的线程间通信方式，它可以触发一个或多个***，并且可以等待一个或多个***的发生。threading模块中的Event类提供了这个功能。
使用队列（Queue）：队列是一种线程安全的通信方式，它可以用于在多个线程之间传递数据。Python中的queue模块提供了Queue类，它支持多线程访问和线程安全的数据交换。
使用共享内存（Shared Memory）：共享内存是一种高效的线程间通信方式，它可以允许多个线程访问同一块内存空间。Python中的multiprocessing模块提供了共享内存对象，可以用于多个进程之间的通信。
以上是Python多线程通信的一些常见方式，具体使用哪种方式取决于具体的应用场景和需求。
Python中多线程通信的方法可以通过使用线程间共享的内存空间或者使用队列来实现。使用共享内存可以通过Lock或者Semaphore来控制多个线程对共享***的访问，避免产生竞态条件。
另外，使用队列可以实现线程间的消息传递，每个线程通过获取队列中的消息来进行相应的操作。
另外，Python中还提供了Event和Condition等高级的线程通信方法，可以更灵活地实现多线程之间的协作与通信。通过这些方法，可以确保多个线程之间安全地进行通信与协作。
python中的多线程和java中的多线程有什么区别吗？
python是支持多线程的，但是python里的多线程是单cpu意义上的多线程，它和多cpu上的多线程有着本质的区别，这是因为python存在一个叫Global Interpreter Lock(GIL)全局解释器锁。
在解释器解释执行任何 Python 代码时，都需要先获得这把锁，也就是说在同一时刻内，只有一条线程可以在CPU中运行。
但是python的多线程并不是毫无用处的。当遇到 I/O 操作时会释放这把GIL锁，所以如果程序是一个IO密集型的程序，一个线程处在IO等待的时候另一个线程便可以取得锁并在CPU中运行，这时就发挥了多线程的作用。
但如果是纯计算的程序，没有 I/O 操作，那么只有取得GIL锁的线程可以在CPU中运行，其它的线程都处于等待状态，等待持有GIL 锁的线程的释放锁，也就相当于单线程在跑（而且上下文切换也会有所开销）。
Java 方面，其提供了并发机制：一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。因为线程运行于多核CPU上，各线程可分布于CPU的各个核心，所以可以让程序实现真正的并发。
以上就是python和JAVA多线程的区别，希望我的回答对你有所帮助。
python异步协程跟多进程、多线程哪个效率高？
Python多线程就别想高效了，因为有一个GIL大锁在，执行不能并发。
排除了一个，剩下异步对比多进程。哪个效率高，主要取决于是不是计算密集的任务，以及进程间通信有多频繁。
还要记得，单一进程的异步，满负荷也只有一个核在工作，而多进程是有可能利用多核的能力的。
最后，多进程和异步是可以混合用的，这样的结构跟Go就有点类似了，很可能是效率最佳的组合。
到此，以上就是小编对于python语言并发的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言并发的4点解答对大家有用。
