Python 并发编程：threading、multiprocessing 和 asyncio 的应用与优劣 大家好，今天我们来深入探讨 Python 中的并发编程，重点关注 threading、multiprocessing 和 asyncio 这三个核心模块，分析它们在不同场景下的应用、优劣以及如何根据实际需求选择合适的并发模型。 1. 并发与并行：概念辨析 在深入具体模块之前，我们需要明确并发（Concurrency）和并行（Parallelism）这两个概念的区别。 并发（Concurrency）: 指的是在一段时间内，多个任务看起来像是同时在执行。实际上，它们可能是在时间片上交替执行，利用 CPU 的空闲时间。 并行（Parallelism）: 指的是在同一时刻，多个任务真正地在不同的 CPU 核心上同时执行。 简单来说，并发是逻辑上的同时发生，而并行是物理上的同时发生。 2. threading：多线程 threading 模块是 Python 中实现多线程编程的标准库。线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它存在于进程之中，并共享进程的资源。 2.1 threadin …
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