Python中 async/await 和传统多线程的区别？
async/await 这套东西现在火得很，面试官特别喜欢拿它和老牌的多线程做对比。这两个都涉及到并发，但骨子里的哲学完全不一样。搞混了，很容易在项目中埋坑。
来，咱们把这个掰扯清楚。
这问题想考你什么？
面试官问这个，其实是想一石二鸟：
第一，他想知道你懂不懂并发模型的差异。多线程是操作系统层面的，靠CPU来回切换；async/await是应用程序层面的，靠一个叫“事件循环”的东西自己调度。说白了，就是看你知不知道“活儿是怎么被安排的”。
第二，也是更重要的，他想看你能不能根据具体场景，做出最合理的技术选型。什么时候该上多线程，什么时候用异步才是最优解？这直接体现了你作为高级工程师的架构判断力。
是什么？
咱们还用比喻来说，这样好理解。
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传统多线程：就像一个银行开了好几个柜台窗口（线程）。每个窗口都能独立完整地接待一个客户（任务）。如果某个客户需要填一张复杂的表，那个柜台就得等着，直到客户填完。虽然这个柜台在等，但其他柜台还能继续接待别的客户。这是靠增加人手（线程）来并行处理任务。
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Async/Await (异步)：这更像一个超级厉害的银行王牌柜员，他只开一个窗口。当第一个客户来办业务，发现需要回去拿身份证时，这个王牌柜员不会傻等，他会立刻跟客户说：“你先去拿，拿好了再回来，我先给下一个人办。” 然后他马上开始处理第二个客户的业务。等第一个客户拿着身份证回来了，他再找个空隙把剩下的业务办完。
看到了吗？这个王牌柜员（单线程）从来没有闲着，他通过在任务的等待时间（比如等网络、等IO）里来回切换，一个人就搞定了多个客户的活儿。这是靠优化工作流程来处理并发任务。
怎么用？
空口无凭，上代码最实际。咱们就用一个最常见的场景：同时从好几个网站上抓取首页内容。
1. 传统多线程版
import threading
import requests
import time# 准备要抓取的URL
URLS = ['https://www.google.com','https://www.python.org','https://www.github.com',
]def fetch_url(url):"""一个简单的阻塞函数，用于获取URL内容"""try:# requests.get() 是一个阻塞操作，会等待网络IOresp = requests.get(url)print(f"Fetched {url}, got {len(resp.content)} bytes.")except Exception as e:print(f"Error fetching {url}: {e}")def multithreading_test():"""使用多线程来并发抓取"""print("--- 多线程版本 ---")start_time = time.time()threads = []for url in URLS:# 为每个URL创建一个线程thread = threading.Thread(target=fetch_url, args=(url,))threads.append(thread)thread.start() # 启动线程for thread in threads:thread.join() # 等待所有线程执行完毕end_time = time.time()print(f"多线程耗时: {end_time - start_time:.2f} 秒\n")2. Async/Await 异步版
要用异步，咱们得用支持异步的网络库，比如 aiohttp。
import asyncio
import aiohttp
import time# URLS列表和上面一样async def fetch_url_async(session, url):"""一个异步的协程函数，用于获取URL内容"""try:# session.get() 是一个非阻塞操作，遇到IO会把控制权交出去async with session.get(url) as response:content = await response.read()print(f"Fetched {url}, got {len(content)} bytes.")except Exception as e:print(f"Error fetching {url}: {e}")async def async_test():"""使用async/await来并发抓取"""print("--- 异步版本 ---")start_time = time.time()async with aiohttp.ClientSession() as session:# 创建一个任务列表tasks = [fetch_url_async(session, url) for url in URLS]# asyncio.gather() 会并发执行所有任务await asyncio.gather(*tasks)end_time = time.time()print(f"异步耗时: {end_time - start_time:.2f} 秒")if __name__ == "__main__":multithreading_test()# 在Jupyter或某些环境里，直接运行 await async_test()# 在普通的.py文件里，需要用 asyncio.run()asyncio.run(async_test())你跑一下这两个版本的代码，会发现它们完成任务的总时间都远小于一个一个按顺序抓取的时间，说明都实现了并发。但它们的实现方式和代码风格，差别就很大了。
用在哪？
这才是重点，什么时候用哪个？
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async/await 的主场：高并发IO密集型场景。
我之前做过一个直播间的弹幕推送服务。一个热门直播间可能有几万甚至几十万用户同时在线，每个用户都维持着一个WebSocket长连接。如果给每个用户都开一个线程，那服务器的内存和线程调度开销早就爆了。这种场景就是异步的天下。我们用asyncio配合websockets库，一个单线程的进程就能轻松维护成千上万个几乎同时处于“等待消息”状态的连接。CPU占用极低，资源开销小，性能非常好。核心思想是：连接虽多，但真正有数据传输的瞬间很少，异步模型正好能完美应对这种“大量等待，少量计算”的模式。
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多线程的用武之地：处理既有IO又有少量CPU计算，或与阻塞库集成的场景。
虽然异步很香，但它有个“传染性”，你用的所有库都得是支持异步的。有时候，你不得不跟一些老的、只提供阻塞接口的库打交道，比如某个数据库的官方驱动、某个硬件的SDK等。我之前遇到一个任务，需要从一个老式的文件服务器上下载数据（IO密集），下载后还要立刻对压缩包做个解压和校验（有少量CPU计算）。这种情况下，硬掰成异步很痛苦，因为解压这个操作是同步阻塞的。用多线程就非常自然，每个线程负责“下载->解压->校验”这一条龙服务，代码写起来简单直接，也能很好地利用并发。
有什么坑？
聊聊那些让你头疼的坑，这能让你在面试官面前显得更有经验。
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异步的“毒性”：async一旦用上，基本上你整个调用链都得是async。在一个async def函数里，你不能直接调用一个普通的、会阻塞的函数（比如requests.get()），否则它会把整个事件循环都给卡死，所有并发任务都得等它一个，异步的优势就荡然无存了。你必须使用这个库的异步版本（比如aiohttp）。这是新手最容易犯的错。
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多线程的“噩梦”——数据共享和锁：多线程最让人头疼的就是多个线程同时修改一个共享数据，比如一个全局变量。这会引发所谓的“竞态条件”，导致数据错乱。为了解决这个问题，你得引入各种锁（threading.Lock），但一旦锁用不好，又可能导致“死锁”——两个线程互相等着对方释放锁，结果大家一起卡死。调试这种问题非常痛苦。而单线程的异步模型基本没有这个问题，因为不存在多个线程抢占数据的情况。
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调试难度：异步代码的调用栈不像同步代码那么直观，出错了有时候很难追溯根源。多线程的bug，特别是跟锁相关的，复现起来就更看运气了。两者在调试上都比简单的同步代码要复杂。
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别拿它们干CPU密集型的活儿：这一点跟我们上次聊GIL时一样。无论是多线程还是asyncio，因为都受GIL的限制，它们在单个Python进程里都无法真正利用CPU多核来做并行计算。遇到这种场景，请老老实实上多进程（multiprocessing）。
总结一下，多线程和异步是解决并发问题的两种不同工具，理解它们的原理和边界，才能在合适的场景亮出合适的家伙。能跟面试官把这几点聊透，他绝对会觉得你是个明白人。