Python：异步比线程有什么优势？ [关闭]

Question

我很难理解异步功能如何以及为什么在 python 中工作，但我仍然不确定我是否正确理解了所有内容（尤其是“为什么”部分）。如果我错了，请纠正我。

异步方法和线程的目的都是为了可以同时处理多个任务。

线程方法看起来简单直观。如果python程序同时处理多个任务，我们每个任务都有一个线程（可能带有子线程），每个线程的堆栈反映了相应任务的当前处理阶段。一切都很简单，有易于使用的机制来启动一个新线程并等待它的结果。

据我了解，这种方法的唯一问题是线程很昂贵。

另一种方法是使用async 协程。我可以看到这种方法有几个不便之处。我只会列举其中几个。我们现在有两种方法：常用方法和async 方法。 90% 的时候唯一的区别是你需要记住这个方法是async 并且在调用这个方法时不要忘记使用await 关键字。是的，你不能从普通的方法中调用async 方法。而程序周围所有这些async - await 语法垃圾只是表明该方法能够将控制权交给消息循环。

线程方法没有所有这些不便。但是async - await 方法允许处理比线程方法更多的并发任务。这怎么可能？

对于每个并发任务，我们仍然有一个调用堆栈，只是现在它是一个协程调用堆栈。我不太确定，但看起来这是关键区别：通常的堆栈是操作系统堆栈，它们很昂贵，协程堆栈只是一个 python 结构，它们便宜得多。我的理解正确吗？

如果这是正确的，那么将 python 线程/调用堆栈与 OS 线程/调用堆栈解耦以使 python 线程更便宜不是更好吗？

对不起，如果这个问题很愚蠢。我确信选择async-await 方法有一些原因。只是想了解这些原因。

更新：

对于那些不认为这个问题不好和太宽泛的人。

这是一篇文章Unyielding - 首先解释了为什么线程不好并宣传async 方法。主要论点：线程是邪恶的，很难推断一个可以同时从任意数量的线程执行的例程。

感谢 Nathaniel J. Smith（python Trio library 的作者）提出了这个链接。

顺便说一句，文章中的论点对我来说并不令人信服，但仍然可能有用。

Answer 1

This article 回答您的问题。

TL;博士？

由于GIL（全局解释器锁），Python 中的线程效率低下，这意味着多个线程不能像您在多处理器系统上所期望的那样并行运行。另外，您必须依靠解释器在线程之间切换，这会增加效率。

asyc/asyncio 允许在单个线程内并发。作为开发人员，这为您提供了对任务切换的更细粒度的控制，并且可以为并发 I/O 绑定任务提供比 Python 线程更好的性能。

您没有提到的第三种方法是multiprocessing。这种方法使用进程进行并发，并允许程序充分利用多核硬件。

Answer 2

Asyncio 是一个完全不同的世界，AFAIK 是 python 对 node.js 的回答，它从一开始就做这件事。例如。这个official python doc 关于异步状态：

异步编程不同于经典的“顺序”编程

因此，您需要决定是否要跳入那个兔子洞并学习这个术语。如果您面临与网络或磁盘相关的繁重任务，这可能才有意义。如果你是，例如this article 声称 python 3 的 asyncio 可能比 node.js 更快并且接近 Go 的性能。

也就是说：我还没有使用 asyncio，所以我不能对此发表评论，但我可以评论你问题中的几句话：

所有这些 async - await 程序周围的语法垃圾只是表明该方法能够将控制权交给消息循环

据我所知，您有一个 asyncio 的初始设置，但是所有调用的语法都比使用线程执行相同的操作要少，您需要 start() 和 join() 并且可能还要检查使用is_alive()，要获取返回值，您需要先设置一个共享对象。所以：不，asyncio 只是看起来不同，但最终程序很可能看起来比线程更干净。

据我了解，这种方法的唯一问题是线程很昂贵

不是真的。启动一个新线程非常便宜，并且 AFAIK 的成本与在 C 或 Java 中启动“本机线程”的成本相同

看起来这是关键的区别：通常的堆栈是操作系统堆栈，它们很昂贵，协程堆栈只是一个 python 结构，它们便宜得多。我的理解正确吗？

不是真的。没有什么比创建操作系统级线程更好的了，它们很便宜。 asyncio 更擅长的是你需要更少的线程切换。因此，如果您有许多并发线程在等待网络或磁盘，那么 asyncio 可能会加快速度。