Python 语言中进程、线程、协程执行效率分析
python 语言中进程、线程、协程执行效率比较。
问题：python 语言中 进程、线程、协程执行速度哪个最快？
在 Python 中，进程、线程和协程的执行速度不能简单地进行比较，因为它们的性能取决于多种因素，包括任务类型、I/O 操作、CPU 密集型计算、操作系统调度策略以及 Python 解释器的实现。
进程：进程是操作系统级别的资源隔离单位，每个进程都有自己的独立内存空间。在多核处理器系统上，多个进程可以同时在不同的 CPU 核心上运行，因此对于 CPU 密集型任务，如果能够充分利用多核优势，进程可能会表现出较高的执行速度。然而，进程之间的通信和数据共享通常涉及到昂贵的进程间通信（IPC）机制，如管道、消息队列或共享内存，这会增加额外的开销。
线程：线程是在同一进程中运行的轻量级执行单元，它们共享相同的内存空间。线程间的上下文切换比进程间的切换更快，因为不需要进行内存空间的切换。对于 I/O 密集型任务，由于可以利用多线程在等待 I/O 操作时进行其他工作，线程可能会提高程序的总体执行效率。然而，在 Python 中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，即使在多核系统上，Python 线程也无法实现真正的并行计算，对于 CPU 密集型任务，线程可能无法提供显著的性能提升。
协程：协程是一种用户态的轻量级线程，它们通过协作式调度而不是抢占式调度来实现并发。在 Python 中，asyncio 库提供了对协程的支持。协程非常适合处理大量的 I/O 操作，因为它们可以在等待 I/O 完成时主动让出控制权，使得其他协程有机会运行，从而避免了线程上下文切换的开销。对于 CPU 密集型任务，协程的性能通常与普通函数调用相当。
总结：对于 I/O 密集型任务，协程通常能提供最快的执行速度，因为它可以有效地利用非阻塞 I/O 和事件循环来避免不必要的等待。对于 CPU 密集型任务，如果能有效利用多核处理器，多进程可能会表现出较快的速度。然而，实际的性能取决于许多因素，所以在设计和优化并发程序时，需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的并发模型。
问题： CPU 密集型任务和 I/O 密集型任务如何理解？
CPU 密集型任务（计算密集型任务）：
这类任务的主要特点是需要大量的 CPU 运算能力，而对输入/输出操作（如磁盘读写、网络通信等）的需求相对较小。在执行过程中，CPU 大部分时间都在进行计算操作，而不是等待外部资源的响应。例如，图像处理、视频编码解码、大数据分析、科学计算、机器学习算法的训练等都是典型的 CPU 密集型任务。
I/O 密集型任务：
这类任务的主要特点是大量依赖于输入/输出操作，比如从磁盘读取数据、向网络发送或接收数据等。在执行过程中，CPU 可能会花费较多的时间等待这些 I/O 操作的完成，而实际的计算工作相对较少。例如，Web 服务器处理 HTTP 请求、数据库查询、文件系统操作、网络爬虫等都是典型的 I/O 密集型任务。 对于 CPU 密集型任务，通常通过提高 CPU 性能、使用多核处理器或者并行计算技术来提高效率。而对于 I/O 密集型任务，优化策略可能包括使用高效的 I/O 操作技术（如异步 I/O、缓冲技术）、减少磁盘访问次数、合理设计数据结构和算法以降低 I/O 需求等。在多线程或多进程编程中，也需要考虑到这两种任务类型的特性，以便合理地分配和调度资源。
Python 中全局解释器锁作用
目的： GIL 的主要目的是防止多线程同时执行 Python 字节码，以确保数据安全性和一致性。由于 Python 的内存管理不是线程安全的，GIL 通过禁止多个线程同时执行 Python 字节码来避免数据竞争和冲突。
工作原理： GIL 是一个互斥锁（mutex），在 CPython 解释器中，每当有线程开始执行 Python 字节码时，它会先获取 GIL。在执行完一定数量的字节码指令后，线程会释放 GIL，并允许其他线程获取并执行 Python 字节码。
影响： GIL 的存在意味着在多核 CPU 系统上，即使有多个线程，Python 代码也无法实现真正的并行执行。这是因为无论有多少个线程或多少个 CPU 核心，任何时候都只有一个线程能够执行 Python 字节码。这在很大程度上限制了 Python 多线程程序在处理 CPU 密集型任务时的性能提升。
代码示例及分析：
进程并发代码
根据任务数启动相应进程数并发执行
创建进程池，自定义进程数并发处理任务。
小结： 在执行同样任务并发情况下，优先推荐进程池；可以控制资源开销。 具体选择需要根据执行的任务类型来选择。对于 CPU 密集型任务，如果需要利用多核 CPU 的优势，可以使用多进程（multiprocessing模块）代替多线程，因为每个进程都有自己的 Python 解释器和独立的 GIL，因此可以并行执行。
线程并发代码
创建线程池，自定义线程数并发处理任务。
根据任务数开启相应线程进行任务并发执行。
小结：线程更适合处理 I/O 密集型任务，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不能实现真正的并行计算。线程不能在同一时刻并行执行 CPU 密集型任务，但对于网络请求这样的 I/O 密集型任务，由于大部分时间都在等待网络响应，线程可以在等待期间切换到其他线程，从而实现某种程度的并发执行。
异步协程并发代码
小结：协程通过异步 I/O 和事件循环机制，能够在单个线程中实现并发执行多个 HTTP 请求。虽然协程在同一时刻不会真正并行执行 CPU 密集型任务（受到全局解释器锁 GIL 的影响），但对于 I/O 密集型任务，如网络请求，协程可以提供高效的并发处理。
总结：使用 python 语言执行并发任务时，该如何选择编程模型需要考虑到执行任务的类型（CPU 密集型 or I/O 密级型）、机器的硬件资源、任务的复杂度等这几个关键因素；选取合适的效率才可达到最佳。
文章转载自：半路出家_24
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