Python中如果一个程序需要进行大量的 IO 操作，应当使用并行还是并发？

核心答案：用并发，特别是异步IO（asyncio）。

对于大量IO密集型任务，并发（特别是异步并发）是标准做法。并行（多进程）在这里是错误选择，原因很简单：

1. IO密集型 vs CPU密集型：

   • IO密集型：程序大部分时间在等待（网络请求、文件读写、数据库查询）。此时CPU是空闲的。
   • CPU密集型：程序大部分时间在进行计算（数据处理、图像渲染、复杂算法）。此时CPU是满的。

2. 为什么不用并行（多进程）：

   • 创建进程开销大，消耗更多内存。
   • 进程间切换成本高。
   • 最关键的是：当某个进程在等待IO时，它占用的CPU核心就闲着，但操作系统调度器仍然把它当作一个需要调度的任务，这造成了资源浪费。开10个进程等网络响应，可能10个都在等，白占资源。

3. 为什么用并发（特别是异步）：

   • 线程（并发）：比进程轻量，但Python有GIL，对于纯IO任务，GIL影响不大，因为线程在IO时会释放GIL。但线程切换仍有开销，且编码需注意锁。
   • 异步IO（asyncio）：这是最推荐的方式。它使用单线程，通过事件循环在多个IO任务间快速切换。当一个任务发起IO请求后，立即让出控制权，事件循环去执行其他就绪的任务。IO完成时，事件循环再回来处理结果。这避免了线程/进程的创建和切换开销，能轻松管理成千上万的并发连接。

代码示例：异步IO（asyncio）处理大量HTTP请求

import asyncio
import aiohttp  # 需要安装：pip install aiohttp

async def fetch_url(session, url):
    """异步获取单个URL的内容"""
    try:
        async with session.get(url, timeout=10) as response:
            # 这里可以处理响应，例如读取文本
            text = await response.text()
            return f"{url}: 成功，长度 {len(text)}"
    except Exception as e:
        return f"{url}: 失败 - {e}"

async def main(urls):
    """主函数，并发获取所有URL"""
    # 创建一个共享的aiohttp会话，比每个请求都创建会话更高效
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        # 为每个URL创建一个协程任务
        tasks = [fetch_url(session, url) for url in urls]
        # 并发运行所有任务，并等待它们全部完成
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        # 输出结果
        for result in results:
            print(result)

if __name__ == "__main__":
    # 示例URL列表
    urls = [
        "https://httpbin.org/delay/1",  # 模拟延迟1秒的请求
        "https://httpbin.org/delay/2",
        "https://httpbin.org/delay/1",
        "https://api.github.com",
        "https://docs.python.org",
    ]
    
    # 运行事件循环
    asyncio.run(main(urls))

代码解释：

1. async def 定义异步函数（协程）。
2. await 用于挂起当前协程，直到IO操作完成，期间事件循环可以执行其他任务。
3. asyncio.gather() 并发运行多个协程，并收集它们的结果。
4. aiohttp.ClientSession() 用于高效地发起HTTP请求。
5. asyncio.run() 启动事件循环。

总结建议：IO密集型任务直接用asyncio。

并行：生产流水线
并发：购物订单

io 的瓶颈在于磁盘, 网卡等, 无法真正的并行, 即使调用上的并发量上去了, 效果也挺差的. 用异步的方式来解决, 降低消耗.

一张嘴同时说中午与英文是并行；说一句中午再说一句英文是并发。

我一直觉得并行是并发的一种方式

看情况 io 上限摆在那里 极限情况下并行并不能超过物理上限
反而因为大量上下文切换降低性能

你试试 多个大量数据的 SQL 文件并行插入 结果插入速度远低于顺序执行这些 sql 文件


但是多个少量 sql 文件 并行插入性能就不错

所以 看情况