Python并发模型教程_线程进程协程对比

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。

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。

• 用 threading 模块，搭配 queue.Queue 安全传数据
• 避免全局变量直读直写，用 Lock 或 Rlock 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 Queue、Pipe 或 Manager，比线程麻烦点，但更安全。

• 用 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）、redis用 redis-py（async分支）。

• 用 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() 和 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。