Python-Concurrency: Threads, Prozesse und asyncio – Ein tiefer Einblick

Dieser Artikel fasst die Stärken und Schwächen von drei Ansätzen für Concurrency in Python zusammen: Threads, Prozesse und asyncio. Threads teilen Ressourcen und sind einfach zu verwenden, sind aber durch den GIL eingeschränkt; Prozesse haben unabhängige Speicherbereiche, umgehen den GIL, haben aber einen höheren Overhead; asyncio verwendet eine single-threaded Event-Loop, wodurch E/A-gebundene Aufgaben effizient verarbeitet werden, erfordert aber nicht-blockierende Operationen und hat eine steilere Lernkurve. Die Wahl hängt von der Art der Aufgabe ab: CPU-gebundene Aufgaben bevorzugen Prozesse, E/A-gebundene Aufgaben bevorzugen asyncio, und Threads eignen sich für andere Fälle.