如何理解并解决Python中的并发问题
Python中的并发问题主要是指在多线程或多进程环境下，由于资源的共享和竞争，可能会出现的问题。以下是一些理解和解决并发问题的方法：
理解并发模型：
- 线程（Thread）：Python内置的并发模块
threading就是用来创建和管理线程的。 - 进程（Process）：使用
multiprocessing模块，可以创建独立的内存空间和执行环境。
- 线程（Thread）：Python内置的并发模块
使用锁（Lock）或信号量（Semaphore）：
- 锁是互斥访问资源的一种机制，当一个进程获得了锁，其他进程必须等待锁被释放才能继续执行。
- 信号量可以用于更精细的资源控制，它可以管理多个资源，当资源数量为0时，其他进程必须等待。
避免全局变量：
- 全局变量在多线程环境下容易导致数据不一致。应尽量将全局变量改为类成员，或者使用
threading.local()来创建线程局部变量。
- 全局变量在多线程环境下容易导致数据不一致。应尽量将全局变量改为类成员，或者使用
使用适当的并发控制策略：
- 根据具体任务和环境选择合适的方法，比如对于I/O密集型任务，可以考虑使用异步IO或多线程配合IO多路复用等技术。
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