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对于 **I/O 密集型任务**，**异步编程** 通常比 **多线程** 是更好的选择。异步编程特别适合高并发的 I/O 密集型任务（如 Web 服务器、爬虫、实时通信）, 特别是大量并发连接的任务。
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多线程比相对编程简单 。
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### 场景：**GUI 应用程序**
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在 GUI（图形用户界面）应用程序中，主线程负责处理用户交互，而其他任务（如文件读写、网络请求）需要在后台运行，以避免阻塞主线程导致界面卡顿。多线程可以与 GUI 主线程共享内存，方便更新界面状态。线程间通信简单，适合处理后台任务。GUI 框架（如 PyQt、Tkinter）通常有自己的事件循环，与异步编程的事件循环冲突。
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```python
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import sys
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import requests
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from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QPushButton, QLabel
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from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal
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# 工作线程：负责下载文件
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class DownloadThread(QThread):
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# 自定义信号，用于通知主线程下载进度
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progress_signal = pyqtSignal(str)
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def __init__(self, url):
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super().__init__()
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self.url = url
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def run(self):
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self.progress_signal.emit("开始下载...")
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try:
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response = requests.get(self.url, stream=True)
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total_size = int(response.headers.get("content-length", 0))
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downloaded_size = 0
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with open("downloaded_file", "wb") as file:
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for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
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file.write(chunk)
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downloaded_size += len(chunk)
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progress = f"已下载: {downloaded_size / 1024:.2f} KB / {total_size / 1024:.2f} KB"
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self.progress_signal.emit(progress)
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self.progress_signal.emit("下载完成！")
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except Exception as e:
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self.progress_signal.emit(f"下载失败: {str(e)}")
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#### 主窗口
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class MainWindow(QWidget):
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def __init__(self):
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super().__init__()
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self.init_ui()
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def init_ui(self):
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self.setWindowTitle("多线程下载示例")
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self.setGeometry(100, 100, 300, 150)
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# 布局
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layout = QVBoxLayout()
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# 下载按钮
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self.download_button = QPushButton("开始下载", self)
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self.download_button.clicked.connect(self.start_download)
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layout.addWidget(self.download_button)
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# 状态标签
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self.status_label = QLabel("点击按钮开始下载", self)
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layout.addWidget(self.status_label)
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self.setLayout(layout)
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def start_download(self):
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# 禁用按钮，防止重复点击
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self.download_button.setEnabled(False)
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self.status_label.setText("准备下载...")
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# 创建工作线程
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self.download_thread = DownloadThread("https://example.com/large_file.zip")
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self.download_thread.progress_signal.connect(self.update_status)
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self.download_thread.finished.connect(self.on_download_finished)
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self.download_thread.start()
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def update_status(self, message):
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# 更新状态标签
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self.status_label.setText(message)
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def on_download_finished(self):
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# 下载完成后启用按钮
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self.download_button.setEnabled(True)
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if __name__ == "__main__":
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app = QApplication(sys.argv)
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window = MainWindow()
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window.show()
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sys.exit(app.exec_())
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```
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以下场景更适合使用 **多线程**：
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**与阻塞式 API 交互**。
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某些库或 API 是阻塞式的（如某些数据库驱动、硬件接口库），无法直接使用异步编程。在这种情况下，多线程可以避免阻塞主线程。
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import threading
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import time
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import sqlite3
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def query_database():
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# 模拟阻塞式数据库查询
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conn = sqlite3.connect("example.db")
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cursor = conn.cursor()
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cursor.execute("SELECT * FROM users")
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results = cursor.fetchall()
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print("查询完成，结果:", results)
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conn.close()
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def main():
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print("主线程开始")
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# 创建线程执行数据库查询
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thread = threading.Thread(target=query_database)
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thread.start()
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# 主线程继续执行其他任务
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for i in range(5):
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print(f"主线程运行中... {i}")
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time.sleep(1)
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thread.join()
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print("主线程结束")
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main()
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**实时数据处理**。 在实时数据处理场景中（如音频处理、视频流处理），需要快速响应并处理数据，同时保持主线程的响应性。
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**任务队列与线程池**。在需要处理大量短期任务的场景中（如 Web 服务器的请求处理），使用线程池可以高效地管理任务。
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**与 C/C++ 扩展交互**。 某些 Python 库是基于 C/C++ 扩展实现的（如 `numpy`、`pandas`），这些扩展可能释放了 GIL，允许在多线程中并行运行。
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**需要共享状态的场景**。 在某些场景中，多个任务需要频繁共享和修改状态（如缓存、计数器），使用多线程可以方便地共享内存。
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