💻 并发模型概述

Python 的并发能力主要依赖以下技术栈：

  • 多线程（threading 模块）
  • 多进程（multiprocessing 模块）
  • 异步编程（asyncio 库）
  • 并发库（如 concurrent.futures）

📌 想深入了解异步编程？点击 AsyncIO 教程 查看更详细的内容！

🧠 线程与进程对比

特性 线程（Thread） 进程（Process）
资源开销 低（共享内存空间） 高（独立内存空间）
通信效率 高（通过共享变量） 低（需进程间通信）
适用场景 I/O密集型任务 CPU密集型任务
Concurrency_Model

📈 异步IO与事件循环

  • 使用 async/await 定义协程
  • 通过 asyncio.run() 启动事件循环
  • 异步编程优势：
    • 高吞吐量（非阻塞IO）
    • 更低的资源消耗
    • 适合处理大量并发连接

⚠️ 注意：异步代码需避免阻塞操作，否则会失去并发优势！

🧪 实战技巧

  1. 使用 ThreadPoolExecutor 实现线程池管理
  2. 通过 ProcessPoolExecutor 利用多核CPU
  3. 结合 asyncio 与 aiofiles 实现异步文件读写
  4. 使用 concurrent.futures 的 wait() 函数监控任务状态
Async_IO_Patterns

📚 推荐学习路径

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