初探 Python 並發(Concurrency) 及 並行(Parallelism)

前言

透過比喻和案例說明，在 Python 中，並發 (Concurrency) 和並行 (Parallelism) 兩者的區別

簡單說明:

並發 (Concurrency) 是指「處理很多事情的能力」（多任務交替執行）。

並行 (Parallelism) 是指「同時做很多事情的能力」（多任務同時執行、需要多個 CPU 核心）。

比喻咖啡廳:

並發（Concurrency)多任務交替執行

假設咖啡廳，僅一個店員時。待客人點餐後，他先行煮咖啡，在等煮咖啡的空檔時間，他可能轉身去幫另一位客人拿蛋糕。看起來雖然像是同時進行、處理了很多人，但任何時間他都只在做一件事。

並行（Parallelism)多任務同時執行

假設咖啡廳，有兩個店員。一個在處理點餐，另一個同時在煮咖啡。這兩件事是在時間上同時進行的

Python 實現:

並發(Concurrency)方式:

• 多線程 (Threading)
• 協程 (Asyncio)

適用場景:

        I/O 密集型（例如爬蟲、網路請求、讀寫檔案、資料庫查詢）。

        高併發的網路服務（如 FastAPI）。

特點:

        當一個線程在等網路回傳時，Python 會切換到另一個線程，提高效率。

        資源消耗極低，單核心就能處理上萬個連線。

Python 實現 並行(Parallelism)方式:

• 多進程 (Multiprocessing)

適用場景：CPU 密集型（例如數學計算、影像處理、大數據運算）。

特點：真正利用多核 CPU 的威力，讓多個任務同時跑在不同的核心上。

案例

這些程式碼會模擬「網路請