学习资料来源：【2021最新版】Python 并发编程实战，用多线程、多进程、多协程加速程序运行_哔哩哔哩_bilibili
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一、程序的提速方法——多线程、多进程、多协程
在现代编程中，多线程、多进程和多协程是三种常见的程序提速方法。它们都可以用来提高程序的并发性和效率，但各有不同的特点和适用场景。
二、怎样选择多线程、多进程、多协程？
选择哪种模型主要取决于以下因素：
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计算密集型 vs I/O 密集型：
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多进程：适用于计算密集型任务，因为可以充分利用多核 CPU 的计算能力。
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多线程：适用于 I/O 密集型任务，因为线程切换的开销较小。
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多协程：适用于高并发的 I/O 密集型任务，因为协程的切换开销比线程更小。
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全局解释器锁（GIL）：
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多线程：在 Python 中，由于 GIL 的存在，多线程在 CPU 密集型任务上并不会真正并行。
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多进程：可以绕过 GIL 的限制，适合 CPU 密集型任务。
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多协程：协程本身并不能绕过 GIL，但可以通过异步 I/O 和事件循环来提高效率。
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资源消耗：
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多进程：每个进程有独立的内存空间，资源消耗较大。
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多线程：线程共享内存空间，资源消耗较小。
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多协程：协程的资源消耗最小，适合高并发场景。
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三关于多线程、多进程、多协程的一些基础知识
（一）全局解释器锁GIL
全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）是 Python 解释器为了保证线程安全而引入的一个机制。在任意时刻，只有一个线程可以执行 Python 字节码。这意味着在 Python 中，多线程并不能真正实现并行计算，尤其是在 CPU 密集型任务上。
（二）利用多线程加速爬虫10倍
多线程在 I/O 密集型任务（如网络爬虫）中表现出色。通过使用多线程，可以在等待网络响应时切换到其他线程，从而提高程序的效率。线程池（ThreadPoolExecutor）可以方便地管理线程，避免线程过多导致的资源浪费。
（三）好用的线程池threadpoolexecutor
线程池（ThreadPoolExecutor）是一种高效的线程管理工具。它可以根据任务的数量动态调整线程的数量，避免创建过多的线程。使用线程池可以显著提高程序的性能，尤其是在处理大量 I/O 密集型任务时。
四、使用多进程multiprocessing加速程序的运行
多进程（multiprocessing）模块可以创建多个进程，每个进程有独立的内存空间，可以充分利用多核 CPU 的计算能力。在 Python 中，由于 GIL 的存在，多进程是实现并行计算的常用方法。
