Python从使用线程到使用async/await的深入讲解

1. 线程

1.1 什么是线程？

线程是程序执行流的最小单元，是进程的一个执行单元。线程通过共享运行时环境，可以提高程序的并发性，线程有轻量级、及时性等特点。

1.2 Python的线程模块

Python的标准库threading提供了线程相关的模块，使用起来非常简单。

import threading

def worker():
    print('Thread %s is working' % threading.current_thread().getName())

t = threading.Thread(target=worker)
t.start()

上述代码中，使用threading.Thread类创建线程对象，使用start方法启动线程，使用current_thread方法获取当前线程对象，使用getName方法获取线程名。

1.3 线程的并发问题

虽然Python的线程机制非常易用，但是Python的线程是基于操作系统底层线程的，而不是真正的并发线程。因为Python的Global Interpreter Lock (GIL)机制，同一时刻只能有一个线程在执行Python代码，其他线程只能在等待GIL。所以使用线程并不能真正充分利用多核CPU，也无法真正实现多线程并发。因此，使用线程可能带来线程切换的开销而降低程序性能。

2. 协程

2.1 什么是协程？

协程是一种用户态的轻量级线程，也称为纤程 (Fiber)，协程可以看作特殊的迭代器，可以由程序员控制运行状态，支持用户态调度，无线程切换开销。

2.2 Python的协程模块

Python 3.5开始加入async/await语法实现原生协程。使用协程需要用到Python的asyncio模块。

下面是一个使用async/await语法的协程示例：

import asyncio

async def worker():
    print('Coroutine is working')
    await asyncio.sleep(1)
    print('Coroutine is finished')

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(worker())

上述代码中，使用async和await定义协程，使用asyncio.sleep模拟协程执行任务，使用get_event_loop方法获取事件循环对象，使用run_until_complete方法运行协程。

2.3 协程和线程的区别

线程和协程都是并发机制，但是线程是基于操作系统底层线程的，因此他们的并发模型在底层上有很大的区别。协程通过用户态调度，对于大量I/O密集型操作的场景非常适用，但是对于CPU密集型操作的场景则不一定有优势，因为无法利用多核CPU。

3. 示例说明

3.1 线程示例

下面是一个使用线程池的示例，实现并发下载多张图片：

import requests
import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def download(url, filename):
    print('Thread %s is downloading image: %s' % (threading.current_thread().getName(), url))
    resp = requests.get(url)
    with open(filename, 'wb') as f:
        f.write(resp.content)

urls = ['https://picsum.photos/200/200/?image=%d' % i for i in range(10)]
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
for i, url in enumerate(urls):
    filename = 'image_%d.jpg' % i
    pool.submit(download, url, filename)

在该示例中，使用requests发送网络请求下载多张图片，使用ThreadPoolExecutor创建线程池，并通过submit方法向线程池中提交任务。由于线程是基于操作系统底层线程的，所以程序在执行过程中会有线程切换的开销。

3.2 协程示例

下面是一个使用协程的示例，实现并发下载多张图片：

import aiohttp
import asyncio

async def download(url, filename):
    print('Coroutine is downloading image: %s' % url)
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as resp:
            with open(filename, 'wb') as f:
                f.write(await resp.content.read())

urls = ['https://picsum.photos/200/200/?image=%d' % i for i in range(10)]
tasks = [download(url, 'image_%d.jpg' % i) for i, url in enumerate(urls)]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))

在该示例中，使用aiohttp发送异步网络请求下载多张图片，使用asyncio异步执行协程任务。由于协程是用户态调度，不需要线程切换的开销，可以提高程序的性能。

4. 总结

线程和协程都是并发编程的重要方式，但是在线程和协程之间需要根据实际需求进行选择。在大量I/O密集型操作的场景下，协程可以取得很好的效果，而在大量CPU密集型操作的场景下，则需要考虑使用多进程或大规模并行计算。