Real Python · Jim Anderson
Speed Up Your Python Program With Concurrency
Speed Up Your Python Program With Concurrency是Real Python的免费实践教程（en）。前置条件：需要 Python 基础，熟悉函数与循环；对系统进程和 CPU 运作有初步了解会有帮助。
理解 Python 中并发与并行的区别，并能针对 I/O 密集或 CPU 密集程序选择合适的线程、asyncio 或多进程方案来提速。
- 难度
- 见前置条件
- 类型
- 博客与教程 · 实践教程
- 语言
- en
- 规模
- 1 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
使用限制
无需平台账号即可阅读教程正文；运行示例需要自备 Python 环境并安装 requests、aiohttp 等第三方库。
- 补充内容
- 可联网环境（示例演示的是 Web 请求类 I/O 密集任务）
- 内容提示
- 原站推广：页面导航与侧栏含“Unlock All Content”会员入口及推荐课程“Speed Up Python With Concurrency”，教程正文本身为完整学习内容。
学完你能
- 区分并发（concurrency）与并行（parallelism）在 Python 中的含义与限制
- 说清线程、异步任务与进程各自的调度方式（抢占式与协作式多任务）
- 用多线程改造 I/O 密集程序，并与同步版本对比耗时
- 用 asyncio 协程实现 I/O 密集任务的异步版本
- 用 multiprocessing 在多核上对 CPU 密集任务实现真正并行
- 根据程序是 I/O 密集还是 CPU 密集，选择并论证合适的并发模型
适合你吗
适合
想系统掌握 Python 并发手段、并希望按 I/O 密集与 CPU 密集场景做选型的 Python 学习者。
暂不适合
只想快速查语法速查表，或需要 C/C++、Go 等其他语言并发方案的人。
需要先会
需要 Python 基础，熟悉函数与循环；对系统进程和 CPU 运作有初步了解会有帮助。
课程特点
- 内容侧重
- 按内容目录判断
- 练习与项目
- 按教程顺序把 I/O 密集与 CPU 密集示例的同步、多线程、异步、多进程四个版本各跑一遍，用 time 计时并记录对比表，再尝试把自己的一个小脚本按结论改造成多线程或 asyncio 版本。
- 学习时长
- 1 个课节原站未给出统一学习时长；实际用时取决于已有基础。
- 内容费用
- 免费节选中可直接读到教程正文讲解，网页提供免费示例代码下载，未见主要内容受限的说明。
内容覆盖
- Exploring Concurrency in Python
- What Is Concurrency?
- What Is Parallelism?
- When Is Concurrency Useful?
- Speeding Up an I/O-Bound Program（Synchronous / Multi-Threaded / Asynchronous / Process-Based Version）
- Speeding Up a CPU-Bound Program（Synchronous / Multi-Threaded / Asynchronous / Process-Based Version）
- Deciding When to Use Concurrency
- Conclusion
常见问题
免费吗？
免费：节选中可直接读到教程正文讲解，网页提供免费示例代码下载，未见主要内容受限的说明。实践无额外费用：练习在本地运行示例代码即可，网页未提及需付费的云服务、API 或 GPU。
需要什么基础？
需要 Python 基础，熟悉函数与循环；对系统进程和 CPU 运作有初步了解会有帮助。软件、账号与硬件：可运行 Python 的本地环境；教程提供示例代码下载，并用到 requests、aiohttp 等库。
有中文吗？
本站记录的语言是en；是否有中文字幕或译本本站未核实，请以原站为准。
怎么开始？
从原始资源入口开始：https://realpython.com/python-concurrency/。本页“学前准备”列出环境与工具，“学习指南”给出开课提示词，可以在自己的电脑上按步骤开始。开课提示词尚未完整验证。补充内容需要自备：可联网环境（示例演示的是 Web 请求类 I/O 密集任务）。
来源与使用须知
- 原始资源
- Real Python
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-23
- 指南参考
- 课程主页
版权与转载
- 课程材料未标明许可：仅供个人学习，转载、修改或商用前请先联系原作者。
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