Python高并发与高性能编程：原理与实践 pdf下载

以ChatGPT为代表的大模型产品对初级程序开发人员提出了挑战，要想在开发领域站稳脚跟、有发展，必须掌握更高级的技巧和能力。

对于Python开发人员来说，高并发、高性能开发无疑是未来必须走的进阶之路。

本书可以帮助Python初级码农向高手进阶，帮助所有Python从业者摆脱因ChatGPT等产品带来的职业危机。

书中不仅对Python必备基础知识进行了解读，对所有的Python高级特性进行原理级剖析，还囊括了大量指导实践的内容，可以帮助读者真正实现高并发、高性能编程。

*示例代码免费下载

这是一本深入解读Python并发编程和高性能编程的原理和特性，并指导读者落地实践的专业技术书。本书共分为4篇19章，外加2个附录。

*基础篇：对Python并发编程和高性能编程所涉概念解读详细解读，对Python3.x系列版本在高并发、高性能方面所做的概念进行简单分析。

*高并发篇：从原理、主要模块、协程、线程、锁、优先级、同步/异步、原子性和线程池等多个方面对Python实现高并发进行深度解读。

*高性能篇：从代码优化、profile、Python c扩展这三个方面分析Python实现高性能的原理。

*实践篇：本篇首先介绍了基础实践环境的搭建方法，然后通过3个常见的高并发、高性能场景对如何在日常工作中实现高性能、高并发编程进行了详细指导。
两个附录分别介绍了当下主流两个框架Django和fastAPI的简单使用方法。

*周宇凡（花名Steafan）

阿里前P8级研发工程师，CSDN认证博客专家，慕课网签约精英讲师。

开源项目Nacos、Disruptor、JOL核心贡献者。

Python、Java、C全栈研发工程师。

精通Python、Java开发，对高并发与高性能的处理有独到的见解，曾自主实现了可承载百万级并发操作的服务，设计并实现了基础并发的组件库。

熟练掌握Spring、SpringBoot、Spring Cloud 应用场景及底层实现原理。

*本书结合典型且实用的开发案例展开，可以帮助读者创建高性能的、可靠且可维护的Python应用。本书适合Python编程高阶应用者阅读，是高校大学生进阶学习Python很好的教材。

——吴金舟 中国教育集团控股有限公司教学与人力资源部总监

*本书为作者心血之作，结合工作实战，从原理、特性到实践，清楚剖析相关运行机制及原理。让我们和作者在Python的世界里再来一次“高速”旅行吧。

——熊蕾 江西科技学院副教授

*本书是者多年从事Python开发与自研的知识结晶，几乎涵盖了使用Python语言进行高并发、高性能编程的所有基础内容与核心实现原理，是一本对Python高并发、高性能编程的知识百科。

——钟元生 江西财经大学教授

*本书从基础到框架向大家深入浅出讲解了Python里的并发编程的理论知识，同时也能向大家展示Python编程实践，相信能够帮助大家逐渐走入Python的并发世界。

——方腾飞 蚂蚁集团高级技术专家，并发编程网创始人

目　　录?Contents
前　言
基础篇
第1章　Python高级编程所涉及的基础
概念　　2
1.1　Python中的类　　2
1.2　Python中的对象　　6
1.3　进程与线程　　7
1.3.1　进程与线程的区别和联系　　7
1.3.2　线程的7种状态　　8
1.4　多线程与多进程　　9
1.4.1　多线程　　9
1.4.2　多进程　　9
1.4.3　单线程　　10
1.4.4　多线程的优势与不足　　10
第2章　Python 3.X版本简析　　11
2.1　线程实现方式的改进　　11
2.2　线程优先级队列的改进　　19
2.3　日志输出模块的性能提升与改进
方式　　21
2.3.1　传统的日志输出方式与性能
分析　　22
2.3.2　基于Logging模块的日志输出
方式　　23
2.3.3　两种方式的对比　　24
2.4　GIL的性能提升与改进方式　　24
2.4.1　GIL实现线程安全与性能
分析　　24
2.4.2　Concurrent模块的引入　　26
2.4.3　替换GIL实现线程安全与
性能分析　　28
高并发篇
第3章　Python 高并发与高性能实现的基本原理　　32
3.1　并发编程的挑战　　32
3.2　高性能编程的挑战　　33
3.3　Python高并发实现的基本原理　　34
3.3.1　Python线程安全性的实现　　35
3.3.2　Python线程同步的实现　　38
3.3.3　Python原子性的实现　　39
3.4　Python高性能实现的基本
原理　　42
3.4.1　浅谈CPython虚拟机　　42
3.4.2　基于CPython的Python代码
执行过程分析　　42
3.4.3　基于Cython的Python代码
执行性能优化原理　　46
3.4.4　基于Pypy的Python代码
执行性能优化原理　　47
3.5　高并发与高性能之间的关系　　48
3.6　Python中对象的创建与状态
管理　　50
3.6.1　从源码角度剖析Python
对象的创建过程　　50
3.6.2　Python对象的状态　　53
3.7　浅谈Python对象的内存回收
机制　　54
第4章　Threading模块详解　　57
4.1　Threading模块与高并发　　57
4.2　Threading模块中常用方法和类的
实现原理解析　　61
4.3　Python线程的创建与使用　　67
4.4　Python线程的销毁　　69
第5章　Python协程的实现　　71
5.1　Python协程的基本概念　　71
5.2　EventLoop的运作原理与实现　　73
5.2.1　EventLoop的运作原理　　73
5.2.2　Python中EventLoop的
实现　　74
5.3　深入理解Asyncio库　　76
5.4　使用EventLoop和Asyncio库
实现Python协程　　80
第6章　Python中的线程通信　　82
6.1　Python线程阻塞现象及原因
分析　　82
6.2　为什么会出现Python线程
竞争　　84
6.3　如何保证Python线程顺序
执行　　86
6.4　Python中如何实现线程间通信　　90
6.4.1　单线程的等待　　90
6.4.2　多线程之间的通信　　91
6.5　Python线程死锁现象及原因
分析　　96
第7章　锁机制及其实现原理　　98
7.1　Python中如何实现锁　　98
7.2　Python中主流的内置锁及其
实现原理　　100
7.3　Python中GIL与线程锁的
区别和联系　　107
7.4　Python锁的最佳实践—公平锁
与非公平锁　　108
第8章　线程安全　　112
8.1　Python本身保证线程安全吗　　112
8.2　实现Python线程安全的传统措施
及原理分析　　113
第9章　线程优先级　　118
9.1　什么是线程优先级　　118
9.2　实现高并发不一定要实现线程
优先级　　119
9.3　Python线程优先级的实现　　120
第10章　线程同步与异步　　123
10.1　什么是线程同步与异步　　123
10.2　线程同步与异步在Python中的
实现　　126
10.2.1　Python中的线程同步
实现　　126
10.2.2　Python中的线程异步
实现　　129
第11章　Python中的原子性　　131
11.1　Python中的原子变量与原子
性操作　　131
11.2　Python中原子变量与原子性操作的实现原理　　132
第12章　Python线程池的实现　　137
12.1　什么是线程池　　137
12.2　Python线程池的实现方式　　139
高性能篇
第13章　Python代码性能优化　　148
13.1　基础代码优化　　148
13.1.1　循环优化　　148
13.1.2　数学计算优化　　152
13.2　垃圾回收优化　　153
13.2.1　降低垃圾回收的频率　　154
13.2.2　调整垃圾回收参数　　157
第14章　基于Profile的性能优化　　159
14.1　Python Profile简介　　159
14.2　使用Profile分析Python代码　　160
14.3　GUI的引入　　163
第15章　基于Python的C拓展组件的
性能优化　　166
15.1　Python架构模型简介　　166
15.2　基于Python的C拓展组件的
优化思路　　169
15.3　基于Python的C拓展组件对
并发线程进行性能优化　　172
15.3.1　代码瓶颈的产生　　172
15.3.2　代码执行速度的恢复　　173
实践篇
第16章　Python代码实践环境的
搭建　　176
16.1　Python开发利器—
PyCharm　　176
16.2　基于Django的Python Web应用
环境搭建　　180
16.2.1　基于命令行创建Django
项目　　180
16.2.2　基于PyCharm创建Django
项目　　181
16.3　基于FastAPI的Python Web
应用环境搭建　　182
第17章　高并发环境下的邮件发送
功能　　185
17.1　Python实现基础邮件发送
功能　　185
17.1.1　基于Django环境的
实现　　185
17.1.2　基于FastAPI环境的
实现　　186
17.2　Python实现安全地发送邮件　　188
17.2.1　基于Django环境的实现　　188
17.2.2　基于FastAPI环境的
实现　　189
17.3　基于Locust框架的邮件发送
功能并发性能测试　　190
第18章　高并发环境下的日志打印
功能　　193
18.1　Python实现基础日志打印
功能　　193
18.1.1　基于Django环境的
实现　　193
18.1.2　基于FastAPI环境的
实现　　195
18.2　Python实现安全地打印日志　　196
18.2.1　基于Django环境的
实现　　196
18.2.2　基于FastAPI环境的
实现　　197
18.3　基于Locust框架的日志打印
功能并发性能测试　　198
第19章　高并发环境下的用户注册和
登录功能　　200
19.1　Python实现基础的用户注册和
登录功能　　200
19.1.1　基于Django环境的
实现　　200
19.1.2　基于FastAPI环境的
实现　　205
19.2　Python实现安全地登录注册　　206
19.2.1　基于Django环境的
实现　　206
19.2.2　基于FastAPI环境的
实现　　208
19.3　基于Locust框架的用户注册和
登录功能并发性能测试　　209
附录
附录A　Django框架快速入门　　212
附录B　FastAPI框架快速入门　　218

为什么要写本书

我刚进入大学时就接触到了Python语言，当时就被它的各种语法糖和简单易学的特性吸引。随着学习和使用的深入，我慢慢体会到了利用它的高级特性也可以解决更加复杂的问题。这一点在我大学毕业进入阿里云工作后有了更深刻的体会和认知。

刚进入阿里云时，很多工作都需要用Java语言来实现。但是因为我对Python的偏爱，一直想看看用Java实现的功能是否可以用Python来重构或实现。于是，我开始对Python进行更加深入的研究，发现Java和Python在实现过程中有太多相似的地方。当然，Python和Java有不同的应用场景，具有不同的业务处理能力。在Python擅长的业务中，现实的业务场景对高并发、高性能的要求在逐步提高。要想满足这些需求，我们就需要对Python线程、进程、原子锁等高级特性有深入理解。

“深入理解”四个字说起来容易，但做起来非常难。这不仅需要进行大量针对性学习和刻意练习，还需要在实际工作中进行实践和总结。幸运的是，在阿里云工作期间，我有很多机会使用Python。因为我有了对Python高并发与高性能内容的深入理解，在日常工作中处理那些逻辑复杂、耗时长、I/O流量大的任务时更加得心应手。比如，在处理阿里云内部某电信系统大批量数据的频繁生成和导出时，由于数据体量庞大（大于TB级别），使用Java处理所需时间和使用Python处理所需时间相差较大—这是Java和Python在线程与并发实现方式上有所差别造成的，所以我优先考虑使用Python并发机制去处理，而使用Java处理一些基本的服务。

目前，市面上关于Java高并发、高性能的书很多，讲解Python基本语法和常规使用的书也很多，但很少有专门针对Python高并发、高性能从实现原理到实践应用系统性讲解的书。鉴于此，我决定结合自己的经验对Python语言中的高级编程部分（即高并发、高性能编程的核心实现原理与实践应用）进行剖析，以帮助那些希望成为Python 高级工程师的人。

读者对象

*Python开发工程师

*Python语言爱好者

*Python高并发、高性能编程爱好者

*CPython解释器或虚拟机研究者

*开设相关课程的高校师生

本书特色

本书主要介绍Python高并发、高性能编程的核心实现原理与代码实现，具体包括如下内容。

*Python高并发、高性能编程的步骤和规范。

*与Python高并发、高性能编程相关的核心实现原理。

*与Python高并发、高性能编程相关的特性在当下主流的Python解释器或虚拟机CPython中的具体表现形式和内存分配策略。

*从内容呈现形式上来说，本书具有如下特色。

*在深度解读核心原理的同时，通过实际工作场景的实现方式来加深读者对Python高并发、高性能编程核心原理的理解。

*只聚焦于干货内容，对读者实践和学习无用的内容一律不要。

*对于重点、难点给出对应的图例和实际案例，以帮助读者理解。

*只给出最核心的代码，减轻读者的学习压力。

如何阅读本书

本书分为4篇。

*基础篇：系统地介绍Python高级编程所涉及的基础概念，以及当下主流的Python 3.X版本，使读者对Python高级编程所需的基础知识有一定的了解。

*高并发篇：系统地介绍Python中的高并发概念，包括Python如何实现高并发、Python线程的实现与操作、Python协程的实现与操作，以及Python中的锁机制、Python中的原子性和线程池的基本实现。

*高性能篇：以对Python代码进行性能优化为指导，介绍如何对基础的Python代码进行性能优化、如何基于Profile对Python代码进行性能优化、如何基于Python 的C拓展组件对Python代码进行性能优化，以及优化前后Python代码性能指标监测与统计。

*实践篇：以书中所介绍的理论知识为根基，介绍常见的邮件发送功能、日志打印功能、用户注册和登录功能在高并发环境下的实现，同时基于Locust框架对实现的上述功能进行并发性能测试。

附录A为Django框架快速入门，为没有用过Django框架的读者提供快速入门Django框架的相关知识。

附录B为FastAPI框架快速入门，为没有用过FastAPI框架的读者提供快速入门FastAPI框架的相关知识。

如果你是资深Python开发工程师，想了解关于Python高并发、高性能的相关知识，可以直接从高并发篇开始学习；如果你没有Python高并发、高性能相关知识储备，需要从基础篇开始学习。

*书中的全部源文件均可以从GitHub仓库

（https://github.com/SteafanMrZhou/HigherPythonCode）下载。