1. 并发模式概述

Python 提供了多种实现并发的机制，适合不同场景需求：

  • 多线程（Thread）
    ⚠️ 适用于I/O密集型任务（如网络请求、文件读写）
    📌 图片：多线程模型示意图

    多线程
    [深入学习多线程](/learn/python/threading_tutorial)

  • 多进程（Process）
    ⚙️ 适合CPU密集型任务（如数值计算、数据处理）
    📌 图片：进程间通信示意图

    多进程
    [进程池使用指南](/learn/python/multiprocessing_guide)

  • 异步IO（AsyncIO）
    🚀 基于事件循环的非阻塞模式
    📌 图片：异步IO流程图

    异步_IO
    [异步编程实践](/learn/python/asyncio_practice)

  • 协程（Coroutine）
    🌀 用户态线程，轻量级并发单元
    📌 图片：协程调度示意图

    协程
    [协程进阶教程](/learn/python/coroutine_deeper)

2. 选择合适模式的建议

场景类型 推荐模式 适用案例
网络请求 异步IO 爬虫、API调用
数据处理 多进程 视频编码、科学计算
简单任务 多线程 文件下载、日志记录
高性能服务 AsyncIO + 协程 Web服务器、游戏开发

3. 常见模式对比 📊

  • 线程：共享内存，轻量但受限于GIL
  • 进程：独立内存空间，资源消耗较大
  • 异步：事件驱动，需配合async/await语法
  • 协程：需要主动让出控制权，适合单线程协作

4. 扩展学习资源

💡 小提示：使用concurrent.futures可统一管理线程/进程池，推荐优先学习异步IO模式