好的，我们开始。 Python 多进程与 Asyncio 的协调：使用 ProcessPoolExecutor 与事件循环的集成策略 大家好，今天我们来深入探讨一个在高性能 Python 应用中至关重要的主题：如何协调多进程（Multiprocessing）与 asyncio，特别是如何利用 ProcessPoolExecutor 将计算密集型任务卸载到多进程，并与 asyncio 事件循环无缝集成。 在讨论具体策略之前，我们先简单回顾一下多进程和 asyncio 各自的优势与局限性，以及为什么我们需要将它们结合起来。 1. 多进程 (Multiprocessing) 的优势与局限性 优势： 真正的并行性： 多进程可以利用多核 CPU 的优势，实现真正的并行计算，大幅提升 CPU 密集型任务的性能。 隔离性： 每个进程拥有独立的内存空间，进程之间互不干扰，提高了程序的稳定性和可靠性。一个进程崩溃不会影响其他进程。 绕过 GIL： Python 的全局解释器锁 (GIL) 限制了单线程下 CPU 密集型任务的并行性。多进程可以绕过 GIL 的限制。 局限性： 进程间通信开销： 进程间通信 …