高并发能帮支持快速处理大量执行任务，提高代码的执行效率，以下是在日常开发中常见的高并发方式
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多线程（Threading）
Python 的 threading 模块可以非常容易地创建和管理线程。线程共享内存空间，这意味着它们可以更高效的进行I/O操作。但是，由于Python的全局解释器锁（GIL），同一时刻只允许一个线程执行Python字节码。因此，多线程在CPU密集型任务上效果不佳，但适用于I/O密集型任务。 -
多进程（Multiprocessing）
Python 的 multiprocessing 模块提供了一个开销较大但可以利用多核CPU优势的并发执行功能。每个进程有自己的内存空间和解释器，因此可以避开GIL的限制。适合CPU密集型任务。 -
异步（Asyncio）
Python 3.4 引入的 asyncio 模块允许进行异步编程，你可以使用 async 和 await 关键字编写看起来像同步代码的异步代码。它是基于事件循环的，适合I/O密集型任务，能够在单个线程内实现高并发。 -
协程（Coroutines）
协程是一种比线程更加轻量级的单元，它利用了异步执行的优势。与线程不同的是，协程的调度完全由程序控制，协程之间的切换不需要上下文切换的开销。asyncio 是建立在协程之上的。 -
网络库/框架
有些Python网络库如Tornado、Twisted和Gevent利用非阻塞网络I/O进行操作，可以轻松实现高并发。这些库通常自带一个事件循环，并且可以处理成千上万的并发连接。 -
进程池/线程池（Pool）
multiprocessing 和 concurrent.futures 模块提供了进程池和线程池，允许开发者方便地映射出一组函数调用到一个进程或线程池中。池可以根据系统资源自动创建和销毁工作进程/线程，并管理它们的任务队列。
每种方式都有其适用的场景和局限性，选择哪种方式取决于具体的应用场景和性能要求。例如，对于I/O密集型应用，使用异步I/O（如asyncio）或者Tornado这样的非阻塞网络框架会是个不错的选择；而对于CPU密集型应用，则可能需要使用多进程来充分利用多核CPU的优势。
代码示例
# 1.使用 threading 模块import threadingdef worker():"""线程要执行的任务"""print("Task in progress")# 创建多个线程
threads = []
for _ in range(5):t = threading.Thread(target=worker)threads.append(t)t.start()# 等待所有线程执行完成
for t in threads:t.join()
# 使用 concurrent.futures 模块中的 ThreadPoolExecutor 或 ProcessPoolExecutorfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutordef worker():"""任务"""print("Task in progress")# 2. 使用 ThreadPoolExecutor 创建线程池，并提交任务
with ThreadPoolExecutor() as executor:futures = [executor.submit(worker) for _ in range(5)]# 获取任务的执行结果
for future in futures:result = future.result()
# 3.使用 asyncio 模块（适用于异步 I/O 操作）
# 示例1
import asyncioasync def worker():"""异步任务"""print("Task in progress")# 创建事件循环并运行异步任务
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [worker() for _ in range(5)]
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
# 示例2
import asyncioasync def hello_concurrency(index):print(f"Hello, concurrency! ({index})")await asyncio.sleep(1)print(f"Goodbye, concurrency! ({index})")async def run_concurrent_tasks():tasks = []for i in range(10): # 创建10个并发任务task = asyncio.create_task(hello_concurrency(i))tasks.append(task)await asyncio.gather(*tasks) # 并发运行所有任务# 运行事件循环
asyncio.run(run_concurrent_tasks())# 4. 使用 multiprocessing 模块（适用于 CPU 密集型任务）
import multiprocessingdef worker():"""进程要执行的任务"""print("Task in progress")# 创建多个进程
processes = []
for _ in range(5):p = multiprocessing.Process(target=worker)processes.append(p)p.start()# 等待所有进程执行完成
for p in processes:p.join()
