花千树的专栏

选择多进程当任务是CPU 密集型，需要并行处理时，优先考虑。适合需要进程隔离的场景，避免共享资源引发的数据竞争。选择多线程适用于I/O 密集型任务，例如文件操作、网络请求。如果任务需要共享内存并发处理，多线程更方便。选择协程在高并发的I/O 密集型任务中（如异步网络请求），协程是最优选择。轻量、性能高，适合现代异步编程。通过合理选择工具，可以在 Python 中充分利用多进程、多线程和协程的优势，打造高性能的并发程序。

多线程是一种并发编程的实现方式，通过创建多个线程，让多个任务可以在单个进程中独立运行。线程共享同一块内存区域，因此可以快速地进行数据交换和任务切换。GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁）是 CPython 实现的一部分，它保证同一时间只有一个线程执行 Python 字节码。虽然 GIL 简化了 Python 内部对象的管理，但也导致多线程无法利用多核 CPU 进行并行计算。因此，Python 的多线程更多用于 I/O 密集型任务，而不是 CPU 密集型任务。

协程（Coroutine）是一种协作式的并发计算。与传统的多线程并发不同，协程通过主动让出执行权来实现任务的切换，而不是依赖操作系统调度。在 Python 中，协程是由协程函数定义的，并通过async def关键字实现。协程不会立即执行，而是返回一个协程对象，表示任务的执行逻辑和状态。协程对象的执行需要借助事件循环来调度。协程函数是使用async def定义的函数，调用它时不会立即执行，而是返回一个协程对象。# 定义一个协程函数")await asyncio.sleep(1) # 模拟异步等待")