🎉 Python并发编程指南
Python提供了多种实现并发的工具和库，适用于不同场景的需求。以下是常见方式：
多线程（threading）
- 适合I/O密集型任务（如网络请求、文件读写）
- 通过
threading.Thread创建线程，注意**全局解释器锁（GIL）**限制CPU密集型性能 - 📌 图片：thread_safety
异步编程（asyncio）
- 基于协程的事件循环模型，适用于高并发网络应用
- 使用
async/await语法，结合asyncio.create_task管理任务 - 📌 图片：asyncio_coroutine
多进程（multiprocessing）
- 利用多核CPU，绕过GIL限制，适合CPU密集型任务
- 通过
multiprocessing.Process或multiprocessing.Pool实现并行计算 - 📌 图片：multiprocessing_pool
并发 vs 并行
- 并发：逻辑上的同时性（如协程切换）
- 并行：物理上的同时性（如多线程/多进程同时运行）
- 📌 图片：concurrency_parallel
📌 扩展阅读：Python并发模型详解
📌 实践建议：优先选择asyncio处理I/O密集型任务，需CPU并行时使用multiprocessing
🚀 选择合适的并发工具能显著提升程序性能，建议根据任务类型灵活使用！