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深入理解Python并发模型（协程、线程与进程全面对比）

主机测评网
Python
2025-12-15
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在现代软件开发中，并发编程是提升程序性能的关键技术。Python 提供了多种实现并发的方式：包括 进程（Process）、线程（Thread） 和 协程（Coroutine）。对于初学者来说，这三者常常让人感到困惑。本文将用通俗易懂的语言，详细讲解它们的原理、区别、适用场景，并通过代码示例帮助你掌握 Python协程、Python线程 与 Python进程 的使用方法。

1. 什么是并发？为什么需要它？

并发是指程序在同一时间段内处理多个任务的能力。比如，一个 Web 服务器同时处理成百上千个用户请求，或者一个爬虫同时下载多个网页。如果不使用并发，程序只能一个接一个地执行任务，效率极低。

2. Python中的三种并发模型

2.1 进程（Process）

进程是操作系统分配资源的基本单位。每个进程拥有独立的内存空间，互不干扰。Python 中使用 multiprocessing 模块创建多进程。

优点：真正并行（多核CPU），稳定性高（一个进程崩溃不影响其他进程）。

缺点：资源开销大，进程间通信复杂。

2.2 线程（Thread）

线程是进程内的执行单元，多个线程共享同一进程的内存空间。Python 使用 threading 模块实现多线程。

优点：轻量，启动快，适合 I/O 密集型任务。

缺点：受 GIL（全局解释器锁）限制，无法真正并行执行 CPU 密集型任务；线程间共享数据需加锁，容易出错。

2.3 协程（Coroutine）

协程是一种用户态的轻量级线程，由程序员控制调度，无需操作系统介入。Python 从 3.5 开始通过 async/await 语法原生支持协程，配合 asyncio 模块实现 异步编程。

优点：极低的资源消耗，高并发能力（可轻松管理上万个并发任务），无锁编程。

缺点：只适用于 I/O 密集型任务；需要整个调用链都支持异步。

深入理解Python并发模型（协程、线程与进程全面对比） Python协程 Python线程 Python进程异步编程第1张

3. 代码示例对比

3.1 多进程示例

import multiprocessingimport timedef task(name):    print(f"进程 {name} 开始")    time.sleep(2)    print(f"进程 {name} 结束")if __name__ == "__main__":    processes = []    for i in range(3):        p = multiprocessing.Process(target=task, args=(i,))        processes.append(p)        p.start()        for p in processes:        p.join()

3.2 多线程示例

import threadingimport timedef task(name):    print(f"线程 {name} 开始")    time.sleep(2)    print(f"线程 {name} 结束")threads = []for i in range(3):    t = threading.Thread(target=task, args=(i,))    threads.append(t)    t.start()for t in threads:    t.join()

3.3 协程（异步编程）示例

import asyncioasync def task(name):    print(f"协程 {name} 开始")    await asyncio.sleep(2)  # 非阻塞等待    print(f"协程 {name} 结束")async def main():    tasks = [task(i) for i in range(3)]    await asyncio.gather(*tasks)# 运行协程asyncio.run(main())