python多线程并发数量控制简书_Python并发时用多线程还是协程？-Go语言中文社区...
多线程想必你已经非常清楚，那么什么是协程？
协程是实现并发编程的一种方式。一说并发，你肯定想到了多线程 / 多进程模型，没错，多线程 / 多进程，正是解决并发问题的经典模型之一。最初的互联网世界，多线程 / 多进程在服务器并发中，起到举足轻重的作用。
我们知道，在处理 I/O 操作时，使用多线程与普通的单线程相比，效率得到了极大的提高。你可能会想，既然这样，为什么还需要协程(Asyncio)？
诚然，多线程有诸多优点且应用广泛，但也存在一定的局限性：
比如，多线程运行过程容易被打断，因此有可能出现竞争条件 (race condition) 的情况；再如，线程切换本身存在一定的损耗，线程数不能无限增加，因此，如果你的 I/O 操作非常耗时，多线程很有可能满足不了高效率、高质量的需求。
因此，协程是更轻量级的线程，它的切换成本非常低，相对比协程更高效一些。
那么什么场景使用多线程，什么场景使用协程呢(Asyncio)？ 请参考正面的代码：
if io_bound:
if io_slow:
print('Use Asyncio')
else:
print('Use multi-threading')
else if cpu_bound:
print('Use multi-processing')
多线程和协程之间的共同点和区别：
共同点：
都是并发操作，多线程同一时间点只能有一个线程在执行，协程同一时间点只能有一个任务在执行；
不同点：
多线程，是在I/O阻塞时通过切换线程来达到并发的效果，在什么情况下做线程切换是由操作系统来决定的，开发者不用操心，但会造成竞争条件 (race condition) ；
协程，只有一个线程，在I/O阻塞时通过在线程内切换任务来达到并发的效果，在什么情况下做任务切换是开发者决定的，不会有竞争条件 (race condition) 的情况；多线程的线程切换比协程的任务切换开销更大；
对于开发者而言，多线程并发的代码比协程并发的更容易书写。
一般情况下协程并发的处理效率比多线程并发更高。
Python3 的协程使用方法
import asyncio
import aiohttp
import time
async def download_one(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as resp:
print('Read {} from {}'.format(resp.content_length, url))
async def download_all(sites):
tasks = [asyncio.create_task(download_one(site)) for site in sites]
await asyncio.gather(*tasks)
def main():
sites = [
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Arts',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:History',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Society',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Biography',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Mathematics',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Technology',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Geography',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Science',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_science',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Java_(programming_language)',
'https://en.wikipedia.org/wiki/PHP',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Node.js',
'https://en.wikipedia.org/wiki/The_C_Programming_Language',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Go_(programming_language)'
]
start_time = time.perf_counter()
asyncio.run(download_all(sites))
end_time = time.perf_counter()
print('Download {} sites in {} seconds'.format(len(sites), end_time - start_time))
if __name__ == '__main__':
main()
## 输出
Read 63153 from https://en.wikipedia.org/wiki/Java_(programming_language)
Read 31461 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Society
Read 23965 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Biography
Read 36312 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:History
Read 25203 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Arts
Read 15160 from https://en.wikipedia.org/wiki/The_C_Programming_Language
Read 28749 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Mathematics
Read 29587 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Technology
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Read 22318 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Science
Read 36800 from https://en.wikipedia.org/wiki/Node.js
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