很多Python初學者，剛接觸到并發編程時，都會懵圈：asyncio、多線程、多進程，這仨到底有啥區別？啥場景該用哪個？不懂這個，面試妥妥得掛。今天我就來嘮嘮我這些年在項目中踩過的坑，說說這幾個“并發神器”的真實適用場景。

先從最“輕巧”的asyncio說起。

這玩意兒本質上是協程，也就是我們常說的“異步IO”。Python 3.5以后官方大力推的async/await語法，其實背后就是asyncio這個庫在撐著。它適合啥場景？一個詞：“IO密集型”。

比如你要寫個爬蟲，要從一堆網頁抓數據，網頁響應賊慢，一次請求可能得幾百毫秒甚至幾秒鐘。如果你用同步方式寫，等待網頁響應的時間CPU啥都干不了，就浪費了。而用asyncio就不一樣了，它會在IO等待期間“讓出”控制權，去處理別的任務，等網頁響應回來再切回來繼續執行。效率高得不是一點半點。

我當年寫一個異步郵件群發系統（別想歪，正經業務郵件），就是用asyncio+aiohttp搞的，幾千封郵件幾分鐘搞定，CPU占用不到10%。那場景，要是用多線程干，線程開多了系統直接卡死；用多進程？別鬧，那就是拿高射炮打蚊子。

不過asyncio也不是萬能的，它最大的短板就是不擅長處理CPU密集型任務。啥叫CPU密集型？比如你要做大規模數據加密、圖像識別、機器學習訓練這種，需要瘋狂跑CPU的活，asyncio就沒法發揮優勢了。因為Python的GIL（全局解釋器鎖）機制，哪怕你寫的是異步代碼，CPU也就老老實實在一個線程里跑，根本沒法并發執行計算密集的任務。

那這時候就得請出多進程了。

多進程是啥？就是操作系統層面直接起多個Python進程，各自有獨立內存空間，互相不搶GIL，可以真正并發執行。典型代表就是multiprocessing模塊。

我有個朋友搞視頻轉碼的服務，客戶一上傳視頻，就要生成各種清晰度的版本，這活CPU壓力大得離譜。開始的時候他用線程池來搞，結果效果感人，效率低得要命。我建議他換成進程池（multiprocessing.Pool），一波下來，性能起飛。為什么？因為每個進程都可以獨立跑CPU計算任務，互不影響，效率高。

但多進程也有明顯的缺點：進程切換開銷大，內存占用高，數據共享麻煩。

說個最真實的事兒：我們那會兒寫一個數據分析平臺，用了multiprocessing來并發跑模型計算，結果服務器的內存直接飆到90%，操作系統開始瘋狂交換內存（swap），直接導致系統響應慢得像烏龜。后來把部分任務拆成線程改成線程池，效果一下子就穩了。

說到這，咱就得聊聊多線程。

Python多線程，一直是個有點“被黑”的存在。因為GIL的關系，很多人說Python多線程沒用，不能并發跑。但說實話，這種說法有點片面。

多線程在Python里依然很有用，尤其是處理那種輕量級、短時間的IO任務。比如你要同時請求多個接口、同時讀寫文件、同時處理Web請求，這種場景下用threading.Thread或者concurrent.futures.ThreadPoolExecutor，其實效果挺好。

我自己有一段時間在做ETL數據處理，文件讀取、數據清洗、結果上傳，各種操作混在一起。如果全都搞成單線程，處理速度太慢；用多進程？沒必要，開銷太大。最后就用了線程池，一臺機器上幾十個線程跑得飛起，關鍵還能比較方便地共享內存變量，不用管多進程那套“進程間通信”的復雜邏輯。

當然，多線程最大的問題也是GIL。只要你是CPU密集的場景，多線程根本扛不住。

所以總結下來，這三兄弟各有用武之地：

• asyncio：適合IO密集型、連接數多、響應快的任務，比如爬蟲、API聚合、異步Web服務器（比如FastAPI）。
• 多線程：適合輕量IO任務、需要共享數據、但不太吃CPU的場景，比如日志處理、多接口請求、輕量ETL。
• 多進程：適合CPU密集型任務、大數據并發處理、完全并發跑計算邏輯的任務，比如圖像識別、機器學習、視頻處理。

有人會問，那可不可以混用？比如asyncio里面再開多線程？或者多進程里再跑協程？

可以，甚至很多高級應用都是這么干的。比如Web服務器里，用asyncio搞高并發連接處理，但在處理某些計算任務時，把任務扔到進程池里跑，這樣就兩全其美。還有一種做法是主流程用asyncio控制整體調度，真正耗CPU的部分用ProcessPoolExecutor搞定。

我個人在實際項目里，就用過asyncio + 多進程 + 多線程三合一的組合拳。比如某個項目需要：

1. 異步爬網頁（asyncio aiohttp）
2. 同時寫入數據庫和日志（多線程線程池）
3. 后臺做圖像識別（多進程）

聽起來復雜，其實用得順手了就是幾個套路結合。

還有一點不得不提，就是調試復雜度。asyncio的調試是最蛋疼的，出了bug不容易定位，尤其是協程死鎖、循環未關閉等問題，一不小心就成了生產事故。而多線程、多進程的bug反而更容易排查一些，至少有堆棧、有日志。

寫到這，我想說的其實很簡單：并發編程，不是為了“炫技”，而是為了解決實際問題。如果你項目并不復雜，非得強上asyncio，可能最后寫出來的代碼沒人能維護。如果你只為了并發開個線程池，卻忘了GIL的存在，那也是徒勞。

選工具這事兒，就跟選兵器一樣，關鍵看你要打什么仗。

你要是搞個靜態網頁爬蟲，asyncio香得不行；你要是做視頻處理，還是老老實實搞進程池；你要是做接口聚合，線程池就挺好。

每種方式都有坑，也都有價值。關鍵是你得知道它的底細，啥時候能用，啥時候不能硬來。

所以說啊，別再盲目崇拜某種并發模型了，多理解下你項目的本質需求，比選啥庫靠譜多了。你說對吧？

以上就是“asyncio 和多線程/多進程的區別？各自適合什么場景？”的詳細內容，想要了解更多Python教程歡迎持續關注編程學習網。