Concurrency Programming

Python 的效能瓶頸在幾年前一直為人詬病， 但在開發者的努力之下，Python 3.4 開始出現了 Asyncio 可以在特定情境下提升效能， 到了 Python 3.13 更出現了可選擇性關閉 GIL 的 Free-threaded (PEP-703) 設計， 結合過去的 Multiprocessing 和 Multithreading， 我整理了一下這三項技術適合的原理、差異和使用情境做了幾篇紀錄。 這一篇先簡單介紹三者的基本概念和適用情境。

在出現 asyncio 前， 當一隻 Python 程式有很多需要並行執行的 task， 想要提升程式效能， 只能選用 multiprocessing 或 threading； Python 3.4 之後又多出了 asyncio 的選擇。 asyncio 可以用來撰寫 coroutines， 並使用 event loop 並行執行 coroutines， 減少程式不必要的等待時間以提升效能。