Python并发性能提升关键在于匹配任务类型：I/O密集用asyncio，CPU密集用multiprocessing，混合任务需拆分处理；识别“等”或“算”是优化起点，避免GIL陷阱与盲目并发。
Python并发编程不是靠堆线程或进程数量，而是选对模型、避开GIL陷阱、减少等待时间。真正提升十倍性能的关键，在于匹配任务类型——I/O密集用asyncio或threading，CPU密集必须上multiprocessing，再配合合理调度和资源控制。
这是所有优化的起点。I/O密集型（比如发HTTP请求、读写文件、数据库查询）大部分时间在等响应，CPU几乎空闲；CPU密集型（比如数值计算、图像处理、加密解密）则持续占用CPU核心。
asyncio在单线程内通过事件循环调度协程，开销远低于线程，且无锁竞争问题。requests不支持异步？换httpx或aiohttp就行。
threading在CPU密集场景几乎无效——CPython的GIL会让多线程变成轮流执行。必须用multiprocessing真正并行，但要注意数据传递成本。
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真实脚本常既有网络请求又有本地计算（比如下载图片→缩略图处理）。强行用一种并发模型会拖垮整体效率。
基本上就这些。没有银弹，但只要分清任务性质、选对工具、控住并发度，十倍提升不是夸张——很多脚本卡在串行等API响应，一改成asyncio，耗时直接从2分钟降到12秒。
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