面试题：Python异步编程之中等难度：协程与线程的区别

资源开销

线程：线程的创建、销毁和切换开销较大。每个线程都需要占用一定的内存空间来维护其栈空间，一般情况下，线程栈的大小在数MB级别。
协程：协程的创建和切换开销极小。协程是在用户态下进行调度，不需要像线程那样进行上下文切换，其栈空间也相对较小，通常只有几KB。

调度方式

线程：由操作系统内核进行调度。操作系统根据一定的调度算法（如时间片轮转等），在多个线程之间分配CPU时间。线程的调度是抢占式的，即当一个线程的时间片用完或者有更高优先级的线程出现时，当前线程会被暂停执行。
协程：由程序员在代码中通过yield、await等关键字手动控制调度。协程的调度是非抢占式的，只有当一个协程主动让出控制权时，其他协程才能获得执行机会。

适用场景

线程：适用于I/O密集型任务，但在CPU密集型任务中，由于线程的频繁切换会带来较大开销，性能反而会下降。例如，在进行网络请求、文件读写等I/O操作时，线程可以在等待I/O完成的过程中让出CPU，让其他线程有机会执行。
协程：特别适用于高并发、I/O密集型任务。由于其开销小、调度灵活的特点，在处理大量并发连接（如网络爬虫、Web服务器等）时，能够显著提高程序的性能和效率。

协程更合适的Python异步编程场景举例

网络爬虫：在爬取大量网页时，需要频繁进行网络请求，这是典型的I/O密集型任务。使用协程可以在等待网络响应时，快速切换到其他请求，大大提高爬取效率。例如使用aiohttp库进行异步网络请求：

import asyncio
import aiohttp


async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()


async def main():
    urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        print(results)


if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

Web服务器：处理大量客户端连接时，每个连接的处理过程可能包含I/O操作（如读取请求数据、写入响应数据等）。使用协程可以轻松应对高并发连接，提高服务器的吞吐量。例如Tornado框架，它基于协程实现了高性能的Web服务器。

import tornado.ioloop
import tornado.web


class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    async def get(self):
        await asyncio.sleep(1)  # 模拟I/O操作
        self.write("Hello, world")


def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/", MainHandler),
    ])


if __name__ == "__main__":
    app = make_app()
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

在上述例子中，协程能够在I/O操作时让出执行权，使得其他任务可以继续执行，从而在高并发场景下提高程序的整体性能，而线程由于其调度方式和资源开销的限制，在这种场景下不如协程高效。

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协程更合适的Python异步编程场景举例