Python编程—从多线程到异步IO的终极对决

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一、并发模型：Python的"三驾马车"

Python提供三种核心并发模型，各有千秋：

• 多线程：适合IO密集型任务
• 多进程：适合CPU密集型任务
• 异步IO：万级并发王者

性能对比：

• 模型
• 切换开销
• 内存占用
• 适用场景
• 多线程
• 低
• 低

文件IO/网络请求

• 多进程
• 高
• 高

CPU计算/隔离性要求

• 异步IO
• 极低
• 极低
• 高并发/长连接服务

二、基础篇：模型原理与基础用法

1. 多线程

import threading
def download(url):
    # 模拟下载任务
    resp = requests.get(url)
    with lock:
        total_size += len(resp.content)
lock = threading.Lock()
total_size = 0
urls = ["http://example.com"]*5
threads = []
for url in urls:
    t = threading.Thread(target=download, args=(url,))
    threads.append(t)
    t.start()
for t in threads:
    t.join()
print(f"总下载量：{total_size} bytes")

2. 多进程

from multiprocessing import Pool
def process_data(data):
    # CPU密集型计算
    return sum(i*i for i in data)
if __name__ == "__main__":
    with Pool(4) as p:
        results = p.map(process_data, [[1,2,3]]*10)
    print(f"计算结果：{sum(results)}")

3. 异步IO

import asyncio
import aiohttp
async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as resp:
            return await resp.text()
async def main():
    urls = ["http://example.com"]*5
    tasks = [fetch(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(f"获取到{len(results)}个响应")
asyncio.run(main())

三、进阶篇：模型核心挑战

1. 多线程：GIL锁与竞态条件

# 错误：未使用锁导致数据竞争
counter = 0
def increment():
    global counter
    for _ in range(1000):
        counter += 1  # 非原子操作！
threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=increment)
    threads.append(t)
    t.start()
for t in threads:
    t.join()
print(f"最终计数：{counter}")  # 可能小于10000
# 修复：使用Lock
lock = threading.Lock()
def safe_increment():
    global counter
    with lock:
        counter += 1

2. 多进程：进程间通信

from multiprocessing import Process, Queue
def worker(q):
    q.put("进程间消息")
if __name__ == "__main__":
    q = Queue()
    p = Process(target=worker, args=(q,))
    p.start()
    print(q.get())  # 输出：进程间消息
    p.join()

3. 异步IO：避免阻塞事件循环

# 错误：在协程中执行同步阻塞代码
async def bad_practice():
    time.sleep(5)  # 阻塞整个事件循环！
    return "done"
# 修复：使用异步版本
async def good_practice():
    await asyncio.sleep(5)
    return "done"

四、实战场景：模型选型指南

场景1：Web服务器

• 多线程：Flask/Django开发服务器
• 异步IO：FastAPI + Uvicorn（支持万级并发）
• 多进程：Gunicorn + 同步框架（利用多核CPU）

场景2：数据采集

• 多线程：爬虫下载多个网页
• 异步IO：实时采集传感器数据
• 多进程：处理大型CSV文件（CPU密集型解析）

场景3：实时系统

• 多线程：GUI程序保持响应
• 异步IO：WebSocket服务器处理长连接
• 多进程：隔离关键计算任务
  

总结

• 最后希望你编程学习上不急不躁,按照计划有条不紊推进,把任何一件事做到极致,都是不容易的,加油,努力！相信自己！

文末福利

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