我正在尝试理解 Python 中的并发性，但我对如何安排线程以及如何安排任务（在 asyncio 库中）运行/等待感到困惑。
假设一个线程试图获取一个锁并被阻塞。 Python 解释器是否立即将该线程放入“阻塞”队列？这个被阻塞的线程如何恢复到运行状态？是否涉及忙等待？
当异步库中的任务（相当于线程）在异步互斥体上阻塞时，这有何不同？
如果上述两种情况都没有涉及到忙等待，那么 asyncio 的优势是什么？
【问题讨论】：
标签： python multithreading mutex python-asyncio python-multithreading
假设一个线程试图获取一个锁并被阻塞。 Python 解释器是否立即将该线程放入“阻塞”队列？
Python 创建真正的操作系统线程，因此解释器不需要进行排队或调度。
一个可能的例外是 global lock 被解释器用来序列化 Python 代码的执行和对 Python 对象的访问。此锁不仅在获取线程锁之前被释放，而且在任何（可能）阻塞操作之前释放，例如从 IO 句柄读取或休眠。
如果以上两种情况都不涉及忙等待，asyncio有什么好处？
优点是 asyncio 不需要为它并行执行的每个协程创建一个新的 OS 线程。操作系统线程很昂贵，而异步任务非常轻量级。此外，asyncio 使潜在的切换点可见（await 关键字），因此竞争条件的可能性较小。
您可以将 asyncio 视为 Twisted 的继承者，但具有现代 API 并使用可挂起的协程而不是显式回调链。
【讨论】：