Python 提供了多种实现并发的机制，适用于不同场景的开发需求。以下是主流并发模型的介绍：

1. 多线程（Threading）🧵

  • 特点：通过 threading 模块实现，适合 I/O 密集型任务（如网络请求、文件读写）
  • 优势：线程间共享内存，切换成本低
  • 注意事项：CPython 的全局解释器锁（GIL）限制了多线程的 CPU 密集型并行能力
Python threading

2. 多进程（Multiprocessing）📦

  • 特点：使用 multiprocessing 模块，利用多核 CPU 实现真正的并行计算
  • 优势：突破 GIL 限制，适合 CPU 密集型任务
  • 示例：可结合 ProcessPoolExecutor 实现并行任务调度
Python multiprocessing

3. 异步编程（AsyncIO）⚡

  • 特点：基于 asyncio 库实现事件循环，适合高并发 I/O 操作
  • 核心概念：async/await 关键字、协程（Coroutines）、异步任务（Tasks）
  • 优势：单线程即可处理大量并发请求，资源占用更少
Python asyncio

4. 并发模型对比 📊

模型 适用场景 是否并行 开发复杂度
多线程 I/O 密集型 否 低
多进程 CPU 密集型 是 中
异步编程 高并发网络服务 是 高

扩展学习 📚

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