Python并发编程：多线程与异步IO示例对比

原创 ╰+攻爆jí腚メ 2025-03-13 13:57 12阅读 0赞

在Python编程中，处理并发有两种主要方式：多线程和异步IO。以下是它们的示例对比：

1. **多线程**：
   - **简单示例**：
     ```python
     import threading

def worker():
         print("Worker thread is running")

threads = []
     for _ in range(5):  # 创建5个线程
         thread = threading.Thread(target=worker)
         threads.append(thread)
         thread.start()  # 启动线程

# 等待所有线程完成
     for thread in threads:
         thread.join()
     ```
   - **对比**：多线程适用于CPU密集型任务，线程间共享资源会带来同步问题。

2. **异步IO**：
   - **简单示例**：
     ```python
     import asyncio

async def worker():
         print("Worker task started")

await asyncio.sleep(2)  # 模拟耗时操作

print("Worker task finished")

tasks = []
     for _ in range(5):  # 创建5个任务
         task = asyncio.create_task(worker())
         tasks.append(task)
     loop = asyncio.get_event_loop()
     loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks)))  # 同时运行所有任务

# 等待异步IO完成
     loop.close()
     ```
   - **对比**：异步IO适用于I/O密集型任务，如网络请求、文件读写等。通过事件循环来实现非阻塞的IO操作。

总结：
- 多线程适合CPU密集型任务，但可能存在同步问题。
- 异步IO适用于I/O密集型任务，能有效处理非阻塞IO操作。

在实际编程中，可以根据任务的特点选择合适的并发模型。

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