Python多线程、多进程与协程面试题解析
原创
Python多线程、多进程与协程面试题解析
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多线程、多进程与协程是Python中实现并发编程的三种主要手段，分别适用于不同的应用场景。在技术面试中，对这三种并发模型的理解与应用能力是评价候选者系统设计、性能优化与问题解决能力的重要指标。本篇博客将深入浅出地解析Python多线程、多进程与协程的概念、面试中常见的问题、易错点以及应对策略，并通过代码示例，助您在面试中从容应对相关挑战。
一、Python多线程、多进程与协程基础
多线程
在同一进程中创建多个线程，共享进程内存空间，通过线程调度器实现并发执行。Python标准库提供了threading模块支持多线程编程。
pythonimport threading
def worker(num):
"""线程执行的任务"""
print(f"Worker {num} started")
# 执行耗时任务
print(f"Worker {num} finished")
threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()多进程
在操作系统层面创建多个独立进程，每个进程有自己的内存空间，通过进程间通信（如multiprocessing模块提供的队列、管道等）实现数据交换。Python标准库提供了multiprocessing模块支持多进程编程。
pythonimport multiprocessing
def worker(num, queue):
"""进程执行的任务"""
print(f"Worker {num} started")
# 执行耗时任务
queue.put("Result from Worker {}".format(num))
print(f"Worker {num} finished")
if __name__ == "__main__":
queue = multiprocessing.Queue()
processes = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i, queue))
processes.append(p)
p.start()
for p in processes:
p.join()
while not queue.empty():
print(queue.get())协程
协程是一种用户态的轻量级线程，通过yield关键字在函数内部暂停并保存状态，由协程调度器控制切换。Python通过asyncio模块支持协程编程。
pythonimport asyncio
async def worker(num):
"""协程执行的任务"""
print(f"Worker {num} started")
await asyncio.sleep(1) # 模拟耗时任务
print(f"Worker {num} finished")
async def main():
tasks = [worker(i) for i in range(5)]
await asyncio.gather(*tasks)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())二、面试常见问题与易错点
1. 并发与并行概念混淆
问题示例：
python# 在单核CPU环境下
import threading
def worker(num):
"""线程执行的任务"""
print(f"Worker {num} started")
time.sleep(1) # 模拟耗时任务
print(f"Worker {num} finished")
threads = [threading.Thread(target=worker, args=(i,)) for i in range(5)]
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()易错点：未能区分并发（concurrency）与并行（parallelism），错误认为多线程总能在多核CPU上实现并行执行。
应对策略：
- 明确理解并发是指任务在宏观上的同时执行，而并行是指任务在微观上的真正同时执行。
- 知道多线程在单核CPU上表现为并发，在多核CPU上可能实现并行；多进程天然具有并行能力。
2. GIL对多线程性能的影响
问题示例：
python# CPU密集型任务
import threading
def cpu_bound_task():
# 大量计算操作
def main():
threads = [threading.Thread(target=cpu_bound_task) for _ in range(4)]
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()易错点：忽视全局解释器锁（GIL）的存在，误以为多线程能有效加速CPU密集型任务。
应对策略：
- 理解GIL对Python多线程执行CPU密集型任务的性能限制。
- 在CPU密集型任务场景中，优先考虑使用多进程或C扩展、JIT编译等无GIL限制的技术。
3. 进程间通信与同步机制使用不当
问题示例：
pythonimport multiprocessing
def worker(num, shared_list):
"""进程执行的任务"""
shared_list.append(num)
if __name__ == "__main__":
manager = multiprocessing.Manager()
shared_list = manager.list()
processes = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(i, shared_list)) for i in range(5)]
for p in processes:
p.start()
for p in processes:
p.join()
print(shared_list) # 结果可能不是预期的[0, 1, 2, 3, 4]易错点：对进程间通信机制（如multiprocessing.Manager）与同步原语（如锁、条件变量）理解不足，导致数据竞争或死锁等问题。
应对策略：
- 熟练掌握
multiprocessing模块提供的进程间通信机制，如队列、管道、共享内存等。 - 了解进程间同步原语（如
Lock、Semaphore、Condition等），并能在适当场景下使用以避免数据竞争。
4. 协程的异步IO与任务调度理解不清
问题示例：
pythonimport asyncio
async def blocking_io():
"""模拟阻塞IO操作"""
await asyncio.sleep(1)
async def main():
task1 = asyncio.create_task(blocking_io())
task2 = asyncio.create_task(blocking_io())
print("Tasks created")
await task1
await task2
print("Tasks finished")
asyncio.run(main())易错点：对协程的异步IO原理、任务调度机制以及async、await关键字的作用理解不透彻。
应对策略：
- 明确理解协程的核心价值在于高效处理IO密集型任务，通过
await关键字挂起协程，释放CPU让其他协程执行。 - 掌握
asyncio模块提供的任务创建（如create_task）、任务调度（如run_until_complete、gather等）方法。
三、总结
深入理解与熟练运用Python多线程、多进程与协程，能够根据实际需求选择最适合的并发模型，提升程序性能与响应速度。面对相关面试问题，应深入理解这三种并发模型的概念、识别并避免常见易错点，通过编写高效、正确的并发代码展示扎实的技术功底。在面试中展现出对多线程、多进程与协程的深刻理解与良好实践，将极大提升您在面试官心中的技术形象。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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