一文讲透“进程、线程、协程”( 五 ) 本文从操作系统原理出发结合代码实践讲

Total time:1.003425121307373

多线程的执行效性能高于多进程

是不是认为这就结束了？远还没有呢。针对I/O密集型的程序，协程的执行效率更高，因为它是程序自身所控制的，这样将节省线程创建和切换所带来的开销。
以Python中asyncio应用为依赖，使用async/await语法进行协程的创建和使用。

程序代码

import timeimport asyncioasync def coroutine: await asyncio.sleep(1) ## 模拟IO操作if __name__ == "__main__": start_time = time.time loop = asyncio.get_event_loop tasks = for i in range(5): task = loop.create_task(coroutine) tasks.append(task) loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close end_time = time.time print("total time:", end_time - start_time)

结果

total time: 1.001854419708252

协程的执行效性能高于多线程

总结本文从操作系统原理出发结合代码实践讲解了进程，线程和协程以及他们之间的关系。并且，总结和整理了Python实践中针对不同的场景如何选择对应的方案，如下：

CPU密集型：多进程
IO密集型：多线程（协程维护成本较高,而且在读写文件方面效率没有显著提升）
CPU密集和IO密集：多进程+协程