原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_221
个别状况下，大家对 Python 原生的并发 / 并行工作形式：过程、线程和协程的关系与区别都能讲清楚。甚至具体的对象名称、内置办法都能够一五一十，这显然是极好的，但咱们其实都疏忽了一个问题，就是具体利用场景，三者的应用目标是一样的，话句话说，应用后果是一样的，都能够进步程序运行的效率，但到底那种场景用那种形式更好一点？
这就好比，目前支流的汽车发动机变速箱无外乎三种：双离合、CVT 以及传统 AT。主机厂把它们搭载到不同的发动机和车型上，它们都是变速箱，都能够将发动机产生的能源作用到车轮上，但不同应用场景下到底该抉择那种变速箱？这显然也是一个问题。
所谓“无场景，不性能”，本次咱们来讨论一下，具体的并发编程场景有哪些，并且对应到具体场景，应该怎么抉择并发伎俩和形式。
什么是并发和并行？
在探讨场景之前，咱们须要将多任务执行的形式进行一下分类，那就是并发形式和并行形式。教科书上通知咱们：并行是指两个或者多个事件在同一时刻产生；而并发是指两个或多个事件在同一时间距离内产生。在多道程序环境下，并发性是指在一段时间内宏观上有多个程序在同时运行，但在单处理机零碎中，每一时刻却仅能有一道程序执行，故宏观上这些程序只能是分时地交替执行。
如同有那么一点形象，好吧，让咱们求实一点，因为 GIL 全局解释器锁的存在，在 Python 编程畛域，咱们能够简略粗犷地将并发和并行用程序通过是否应用多核 CPU 来辨别，能应用多核 CPU 就是并行，不能应用多核 CPU，只能单核解决的，就是并发。就这么简略，是的，Python 的 GIL 全局解释器锁帮咱们把问题简化了，这是 Python 的大幸？还是可怜？
Python 中并发工作实现形式蕴含：多线程 threading 和协程 asyncio，它们的共同点都是交替执行，而区别是多线程 threading 是抢占式的，而协程 asyncio 是合作式的，原理也很简略，只有一颗 CPU 能够用，而一颗 CPU 一次只能做一件事，所以只能靠不停地切换能力实现并发工作。
Python 中并行任务的实现形式是多过程 multiprocessing，通过 multiprocessing 库，Python 能够在程序主过程中创立新的子过程。这里的一个过程能够被认为是一个简直齐全不同的程序，只管从技术上讲，它们通常被定义为资源汇合，其中资源包含内存、文件句柄等。换一种说法是，每个子过程都领有本人的 Python 解释器，因而，Python 中的并行任务能够应用一颗以上的 CPU，每一颗 CPU 都能够跑一个过程，是真正的同时运行，而不须要切换，如此 Python 就能够实现并行任务。
什么时候应用并发？IO 密集型工作
当初咱们搞清楚了，Python 里的并发运行形式就是多线程 threading 和协程 asyncio，那么什么场景下应用它们？
个别状况下，工作场景，或者说的更精确一些，工作类型，无非两种：CPU 密集型工作和 IO 密集型工作。
什么是 IO 密集型工作？IO 就是 Input-Output 的缩写，说白了就是程序的输出和输入，想一想的确就是这样，您的电脑，它不就是这两种性能吗？用键盘、麦克风、摄像头输出数据，而后再用屏幕和音箱进行输入操作。
但输出和输入操作要比电脑中的 CPU 运行速度慢，换句话说，CPU 得等着这些比它慢的输出和输入操作，说白了就是 CPU 运算一会，就得等这些 IO 操作，等 IO 操作完了，CPU 能力持续运算一会，而后再等着 IO 操作，如图所示：
由此可知，并发适宜这种 IO 操作密集和频繁的工作，因为就算 CPU 是苹果最新 ARM 架构的 M2 芯片，也没有用武之地。
另外，如果把 IO 密集型工作具象化，那就是咱们常常操作的：硬盘读写(数据库读写)、网络申请、文件的打印等等。
并发形式的抉择：多线程 threading 还是协程 asyncio？
既然波及硬盘读写(数据库读写)、网络申请、文件打印等工作都算并发工作，那咱们就真正地实际一下，看看不同的并发形式到底能晋升多少效率？
一个简略的小需要，对本站数据进行反复抓取操作，并计算首页数据文本的行数：
import requests
import time
def download_site(url, session):
with session.get(url) as response:
print(f"下载了 {len(response.content)} 行数据")
def download_all_sites(sites):
with requests.Session() as session:
for url in sites:
download_site(url, session)
if __name__ == "__main__":
sites = ["https://v3u.cn"] * 50
start_time = time.time()
download_all_sites(sites)
duration = time.time() - start_time
print(f"下载了 {len(sites)}次，执行了 {duration} 秒")在不应用任何并发伎俩的前提下，程序返回：
下载了 76347 行数据
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下载了 50 次数据，执行了 8.781155824661255 秒
[Finished in 9.6s]这里程序的每一步都是同步操作，也就是说当第一次抓取网站首页时，剩下的 49 次都在期待。
接着应用多线程 threading 来革新程序：
import concurrent.futures
import requests
import threading
import time
thread_local = threading.local()
def get_session():
if not hasattr(thread_local, "session"):
thread_local.session = requests.Session()
return thread_local.session
def download_site(url):
session = get_session()
with session.get(url) as response:
print(f"下载了 {len(response.content)} 行数据")
def download_all_sites(sites):
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
executor.map(download_site, sites)
if __name__ == "__main__":
sites = ["https://v3u.cn"] * 50
start_time = time.time()
download_all_sites(sites)
duration = time.time() - start_time
print(f"下载了 {len(sites)}次，执行了 {duration} 秒")这里通过 with 关键词开启线程池上下文管理器，并发 8 个线程进行下载，程序返回：
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下载了 50 次，执行了 7.680492877960205 秒很显著，效率上有所晋升，事实上，每个线程其实是在不停“切换”着运行，这就节俭了单线程每次期待爬取后果的工夫：
由此带来了另外一个问题：上下文切换的工夫开销。
让咱们持续革新，用协程来一试矛头，首先装置异步 web 申请库 aiohttp:
pip3 install aiohttp改写逻辑：
import asyncio
import time
import aiohttp
async def download_site(session, url):
async with session.get(url) as response:
print(f"下载了 {response.content_length} 行数据")
async def download_all_sites(sites):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = []
for url in sites:
task = asyncio.ensure_future(download_site(session, url))
tasks.append(task)
await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
if __name__ == "__main__":
sites = ["https://v3u.cn"] * 50
start_time = time.time()
asyncio.run(download_all_sites(sites))
duration = time.time() - start_time
print(f"下载了 {len(sites)}次，执行了 {duration} 秒")程序返回：
下载了 76424 行数据
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下载了 50 次，执行了 6.893810987472534 秒效率上百尺竿头更进一步，同样的应用 with 关键字操作上下文管理器，协程应用 asyncio.ensure\_future()创立工作列表，该列表还负责启动它们。创立所有工作后，应用 asyncio.gather()来放弃会话上下文的实例，直到所有爬取工作实现。和多线程 threading 的区别是，协程并不需要切换上下文，因而每个工作所需的资源和创立工夫要少得多，因而创立和运行更多的工作效率更高：
综上，并发逻辑归根结底是缩小 CPU 期待的工夫，也就是让 CPU 少等一会儿，而协程的工作形式显然让 CPU 期待的工夫起码。
并行形式：多过程 multiprocessing
再来试试多过程 multiprocessing，并行能不能干并发的事？
import requests
import multiprocessing
import time
session = None
def set_global_session():
global session
if not session:
session = requests.Session()
def download_site(url):
with session.get(url) as response:
name = multiprocessing.current_process().name
print(f"读了 {len(response.content)} 行")
def download_all_sites(sites):
with multiprocessing.Pool(initializer=set_global_session) as pool:
pool.map(download_site, sites)
if __name__ == "__main__":
sites = ["https://v3u.cn"] * 50
start_time = time.time()
download_all_sites(sites)
duration = time.time() - start_time
print(f"下载了 {len(sites)}次，执行了 {duration} 秒")这里咱们仍然应用上下文管理器开启过程池，默认过程数匹配以后计算机的 CPU 外围数，也就是有几核就开启几个过程，程序返回：
读了 76000 行
读了 76241 行
读了 76044 行
读了 75894 行
读了 76290 行
读了 76312 行
读了 76419 行
读了 76753 行
读了 76290 行
读了 76290 行
读了 76290 行
读了 76290 行
读了 76290 行
读了 76290 行
读了 76290 行
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读了 76290 行
下载了 50 次，执行了 8.195281982421875 秒尽管比同步程序要快，但无疑的，效率上要低于多线程和协程。为什么？因为多过程不适宜 IO 密集型工作，尽管能够利用多核资源，但没有任何意义：
无论开多少过程，CPU 都没有用武之地，少数状况下 CPU 都在期待 IO 操作，也就是说，多核反而连累了 IO 程序的执行。
并行形式的抉择：CPU 密集型工作
什么是 CPU 密集型工作？这里咱们能够应用逆定理：所有不波及硬盘读写(数据库读写)、网络申请、文件打印等工作都算 CPU 密集型工作工作，说白了就是，计算型工作。
以求平方和为例子：
import time
def cpu_bound(number):
return sum(i * i for i in range(number))
def find_sums(numbers):
for number in numbers:
cpu_bound(number)
if __name__ == "__main__":
numbers = [5_000_000 + x for x in range(20)]
start_time = time.time()
find_sums(numbers)
duration = time.time() - start_time
print(f"{duration}秒")同步执行 20 次，须要破费多少工夫？
4.466595888137817 秒再来试试并行形式：
import multiprocessing
import time
def cpu_bound(number):
return sum(i * i for i in range(number))
def find_sums(numbers):
with multiprocessing.Pool() as pool:
pool.map(cpu_bound, numbers)
if __name__ == "__main__":
numbers = [5_000_000 + x for x in range(20)]
start_time = time.time()
find_sums(numbers)
duration = time.time() - start_time
print(f"{duration}秒")八核处理器，开八个过程开始跑：
1.1755797863006592 秒显而易见，并行形式无效进步了计算效率。
最初，既然之前用并行形式运行了 IO 密集型工作，咱们就再来试试用并发的形式运行 CPU 密集型工作：
import concurrent.futures
import time
def cpu_bound(number):
return sum(i * i for i in range(number))
def find_sums(numbers):
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
executor.map(cpu_bound, numbers)
if __name__ == "__main__":
numbers = [5_000_000 + x for x in range(20)]
start_time = time.time()
find_sums(numbers)
duration = time.time() - start_time
print(f"{duration}秒")单过程开 8 个线程，走起：
4.452666759490967 秒如何？和并行形式运行 IO 密集型工作一样，能够运行，然而没有任何意义。为什么？因为没有任何 IO 操作了，CPU 不须要期待了，CPU 只有全力运算即可，所以你上多线程或者协程，无非就是画龙点睛、多此一举。
结语
有教训的汽修徒弟会通知你，想省油就选 CVT 和双离合，想品质稳固就选 AT，常常高速上强烈驾驶就选双离合，常常市区内堵车就选 CVT；同样地，作为经验丰富的后盾研发，你也能够通知汽修徒弟，任何不须要 CPU 期待的工作就抉择并行 (multiprocessing) 的解决形式，而须要 CPU 等待时间过长的工作，抉择并发(threading/asyncio)。反过来，我就想用 CVT 在高速上飙车，用双离合在市区堵车，行不行？行，但没有意义，或者说的更精确一些，没有任何额定的收益；而用并发形式执行 CPU 密集型工作，用并行形式执行 IO 密集型工作行不行？也行，但仍然没有任何额定的收益，无他，唯物无定味，适口者珍矣。
原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_221