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Python并发模型教程_线程进程协程对比

冰川箭仙

冰川箭仙

发布时间:2026-01-09 16:09:02

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来源于php中文网

原创

核心区别在于调度主体与资源开销:线程由OS调度、共享内存需加锁;进程完全隔离、启动慢但多核并行;协程由用户代码调度、无切换开销但依赖全链路异步。

python并发模型教程_线程进程协程对比

线程、进程、协程的核心区别在哪?

关键不在“怎么写”,而在“谁在调度”和“资源开销谁更大”。
线程由操作系统调度,共享内存但需加锁防冲突;进程完全隔离,启动慢、内存贵,适合CPU密集任务;协程由用户代码控制(如asyncio),几乎无切换开销,单线程内高并发,但要求所有IO操作都得是异步的。

什么场景该选线程?

适合IO等待多、计算轻、需要简单共享数据的场景,比如同时发几十个HTTP请求、读写多个小文件。
注意:CPython有GIL,纯CPU任务用线程几乎不提速。

  • threading 模块,搭配 queue.Queue 安全传数据
  • 避免全局变量直读直写,用 LockRlock 保护临界区
  • 别让线程长时间霸占CPU(比如死循环不sleep),否则其他线程可能饿死

什么场景该选进程?

适合CPU密集型任务,比如图像处理、数值计算、批量解析JSON——这时GIL被绕过,多核真并行。
进程间不共享内存,通信靠 QueuePipeManager,比线程麻烦点,但更安全。

  • multiprocessing 替代 threading,API高度相似
  • 启动开销大,别为10个任务起10个进程;建议用 Pool 复用进程
  • 函数必须能被pickle序列化(不能是lambda、嵌套函数或类实例方法)

什么场景该选协程?

适合高并发IO密集型服务,比如Web后端(FastAPI/Starlette)、实时消息推送、爬虫调度——万级连接轻松扛住。
前提是整个调用链路都得“异步友好”:数据库要用 asyncpg/aerich,HTTP用 httpx(async)、redisredis-py(async分支)。

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  • async/await 声明协程,asyncio.run() 启动事件循环
  • 阻塞操作(如 time.sleep()、requests.get())会卡死整个协程池,必须换 asyncio.sleep()httpx.AsyncClient
  • 协程不是线程也不是进程,它不自动并行;想利用多核?得配合 ProcessPoolExecutor 做CPU密集部分的隔离

没有银弹。IO多、连接数大,协程最省资源;要榨干CPU,上进程;临时脚本快速并发,线程够用。选错模型,性能可能差十倍。

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