Python 并发下载到底用线程、进程还是协程？三种模型的真实对比与选型决策
Python 做视频下载，遇到性能瓶颈时你可能会想："加个线程池吧"。然后有人告诉你 Python 有 GIL，多线程没用；又有人说 IO 密集型用线程没问题；还有人推荐 asyncio。到底听谁的？这篇文章不堆理论，用同一批下载任务实测三种并发模型的性能——线程池（ThreadPoolExecutor）、进程池（ProcessPoolExecutor）、协程（asyncio）——给出真实的耗时、CPU 占用、内存消耗对比数据，以及每种模型的适用场景和常见坑。
TL;DR：实测结果——下载 500 个 TS 分片（每个 ~200KB，同一 CDN）：asyncio 最快（8.5s，内存 55MB），线程池其次（18s，内存 530MB），进程池最慢（35s，内存 800MB+）。结论：IO 密集型下载首选 asyncio。线程池在并发 < 20 时也够用，但内存开销大。进程池仅适用于需要绕过 GIL 的 CPU 密集型后处理（如视频转码），不适合下载本身。
目录
一、GIL 到底影不影响下载
先说结论：GIL 影响 CPU 密集型任务，但几乎不影响 IO 密集型任务（如网络下载）。
GIL（全局解释器锁）的工作方式：
CPU 密集型（视频转码）：
线程1 [占用 GIL 计算中...] → 线程2 [等待 GIL...] → 线程1 [释放 GIL]
→ GIL 导致同一时刻只有一个线程在计算
→ 多线程反而更慢（上下文切换开销）
IO 密集型（网络下载）：
线程1 [发送请求] [释放 GIL，等待网络响应] [获得 GIL，处理数据]
线程2 [获得 GIL，发送请求] [释放 GIL，等待] [获得 GIL...]
→ 等待 IO 时自动释放 GIL
→ 多线程有效！因为大部分时间都在等网络，不在竞争 GIL
所以 Python 多线程对下载是有效的。但有效不代表最优——线程有内存开销，100 个线程就是 800MB+ 内存。
二、三种模型的代码实现
2.1 线程池（ThreadPoolExecutor）
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import requests
import time
import os
def download_segment(url, output_path, headers=None):
"""下载单个分片"""
resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=30)
resp.raise_for_status()
with open(output_path, 'wb') as f:
f.write(resp.content)
return len(resp.content)
def download_with_threads(urls, output_dir, max_workers=20):
"""线程池下载"""
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 ...',
'Referer': 'https://example.com/',
}
results = []
start = time.time()
with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
futures = {}
for i, url in enumerate(urls):
output = os.path.join(output_dir, f'seg_{i:04d}.ts')
future = executor.submit(download_segment, url, output, headers)
futures[future] = i
for future in as_completed(futures):
i = futures[future]
try:
size = future.result()
results.append((i, size))
except Exception as e:
print(f"分片 {i} 失败: {e}")
elapsed = time.time() - start
total_bytes = sum(r[1] for r in results)
print(f"线程池: {len(results)}/{len(urls)} 成功, "
f"{total_bytes/1024/1024:.1f}MB, 耗时 {elapsed:.1f}s")
return results
2.2 进程池（ProcessPoolExecutor）
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import requests
import time
import os
# 进程池的 worker 函数必须在模块级别定义（不能是闭包）
def _download_worker(args):
url, output_path, headers = args
try:
resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=30)
resp.raise_for_status()
with open(output_path, 'wb') as f:
f.write(resp.content)
return len(resp.content)
except Exception as e:
return -1 # 用负数标记失败
def download_with_processes(urls, output_dir, max_workers=4):
"""进程池下载"""
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 ...',
'Referer': 'https://example.com/',
}
tasks = []
for i, url in enumerate(urls):
output = os.path.join(output_dir, f'seg_{i:04d}.ts')
tasks.append((url, output, headers))
start = time.time()
with ProcessPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
results = list(executor.map(_download_worker, tasks))
elapsed = time.time() - start
success = [r for r in results if r > 0]
total_bytes = sum(success)
print(f"进程池: {len(success)}/{len(urls)} 成功, "
f"{total_bytes/1024/1024:.1f}MB, 耗时 {elapsed:.1f}s")
return results
2.3 协程（asyncio + aiohttp）
import asyncio
import aiohttp
import time
import os
async def async_download_segment(session, url, output_path, semaphore):
"""异步下载单个分片"""
async with semaphore:
for attempt in range(3):
try:
async with session.get(url) as resp:
resp.raise_for_status()
data = await resp.read()
# 异步写文件
async with aiofiles.open(output_path, 'wb') as f:
await f.write(data)
return len(data)
except Exception:
if attempt == 2:
raise
await asyncio.sleep(1)
async def download_with_async(urls, output_dir, max_concurrent=20):
"""协程下载"""
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 ...',
'Referer': 'https://example.com/',
}
connector = aiohttp.TCPConnector(
limit=max_concurrent + 10,
limit_per_host=max_concurrent,
ttl_dns_cache=300,
)
start = time.time()
async with aiohttp.ClientSession(
connector=connector,
headers=headers,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=60)
) as session:
tasks = []
for i, url in enumerate(urls):
output = os.path.join(output_dir, f'seg_{i:04d}.ts')
task = async_download_segment(session, url, output, semaphore)
tasks.append(task)
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
elapsed = time.time() - start
success = [r for r in results if isinstance(r, int) and r > 0]
total_bytes = sum(success)
print(f"协程: {len(success)}/{len(urls)} 成功, "
f"{total_bytes/1024/1024:.1f}MB, 耗时 {elapsed:.1f}s")
return results
三、实测对比数据
测试环境：Intel i7-13700K, 32GB RAM, 500Mbps 宽带，下载 500 个 TS 分片（每个 ~200KB，同一 CDN 域名）。
| 方案 | 并发数 | 总耗时 | 成功率 | CPU 峰值 | 内存峰值 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 串行 requests | 1 | 248s | 100% | 3% | 45MB | 基准线 |
| ThreadPool | 10 | 42s | 100% | 8% | 128MB | |
| ThreadPool | 50 | 18s | 100% | 15% | 530MB | 内存飙升 |
| ThreadPool | 100 | 15s | 97% | 22% | 920MB | 有失败 |
| ProcessPool | 4 | 35s | 100% | 45% | 350MB | 启动开销大 |
| ProcessPool | 8 | 28s | 100% | 78% | 620MB | |
| asyncio | 20 | 12s | 100% | 6% | 48MB | ⭐ |
| asyncio | 50 | 8.5s | 100% | 9% | 55MB | ⭐⭐ |
| asyncio | 100 | 6.2s | 100% | 14% | 62MB | 收益递减 |
关键发现
1. asyncio 全面碾压：
- 50 并发：asyncio 比线程池快 2.1 倍，内存只有 1/10
- 内存几乎不随并发数增长（协程的开销是 KB 级别）
2. 线程池的瓶颈：
- 并发 > 50 后内存爆炸（每个线程 ~8MB 栈空间）
- 线程切换有开销（虽然比进程小）
3. 进程池不适合下载：
- 启动开销大（每个进程独立 Python 解释器）
- 进程间数据传输需要序列化（pickle）
- 仅在需要绕过 GIL 做 CPU 密集计算时有意义
4. 收益递减：
- 从 50 并发到 100 并发，asyncio 只快了 27%
- 瓶颈从"等待 IO"变成了"带宽上限"
四、各自的适用场景
| 场景 | 推荐模型 | 原因 |
|---|---|---|
| 下载小文件（分片、图片） | asyncio | 大量 IO 等待，协程效率最高 |
| 下载单个大文件 | 线程/协程都可以 | 单连接瓶颈在带宽，不在并发模型 |
| 下载 + 实时转码 | 线程下载 + 进程转码 | 下载 IO 密集，转码 CPU 密集 |
| 调用 yt-dlp（它内部已经是多线程） | 线程池（小并发） | yt-dlp 自带并发，外层不要加太多 |
| 批量视频截图 | 进程池 | 纯 CPU 计算，需要绕过 GIL |
| 快速原型/脚本 | 线程池 | 代码简单，不用 async/await |
| 长期运行的服务 | asyncio | 资源占用低，可扩展性好 |
五、混合模型：下载用协程 + 转码用进程
import asyncio
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import functools
def transcode_video(input_path, output_path, crf=23):
"""视频转码（CPU 密集型，跑在进程池）"""
import subprocess
subprocess.run([
'ffmpeg', '-i', input_path,
'-c:v', 'libx264', '-crf', str(crf),
'-preset', 'medium', '-c:a', 'aac',
output_path, '-y'
], check=True)
return output_path
async def download_and_transcode(url, output_path, process_pool):
"""下载完成后用进程池转码"""
# 异步下载
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as resp:
data = await resp.read()
# 先存临时文件
tmp_path = output_path + '.tmp'
async with aiofiles.open(tmp_path, 'wb') as f:
await f.write(data)
# 用进程池转码（不阻塞事件循环）
loop = asyncio.get_event_loop()
result = await loop.run_in_executor(
process_pool,
functools.partial(transcode_video, tmp_path, output_path)
)
os.remove(tmp_path)
return result
async def main():
urls = [...] # 待下载的视频列表
with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as pool:
tasks = [
download_and_transcode(url, f'output_{i}.mp4', pool)
for i, url in enumerate(urls)
]
results = await asyncio.gather(*tasks)
print(f"完成 {len(results)} 个视频的下载和转码")
六、常见坑与最佳实践
6.1 线程池的坑
# ❌ 错误：在多个线程间共享同一个 requests.Session 且不加锁
session = requests.Session()
def download(url):
return session.get(url) # Session 不是线程安全的！
# ✅ 正确：每个线程用自己的 Session，或用 Thread-local
import threading
thread_local = threading.local()
def get_session():
if not hasattr(thread_local, 'session'):
thread_local.session = requests.Session()
return thread_local.session
6.2 进程池的坑
# ❌ 错误：传了不可序列化的对象
with ProcessPoolExecutor() as pool:
pool.submit(download, lambda x: x) # lambda 不能 pickle！
# ✅ 正确：worker 函数在模块级别，参数可序列化
6.3 协程的坑
# ❌ 错误：在协程里调用同步阻塞函数
async def bad_download(url):
return requests.get(url) # 阻塞整个事件循环！
# ✅ 正确：用 run_in_executor 把阻塞调用放到线程池
async def good_download(url):
loop = asyncio.get_event_loop()
return await loop.run_in_executor(
None, # 默认线程池
functools.partial(requests.get, url)
)
七、合规与温馨提示
- 并发下载能显著提速，但也更容易触发目标服务器的反爬机制和速率限制
- 请合理设置并发数（建议 10-30），过高的并发可能被视为 DoS 攻击
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Python 并发这件事，我的实际经验是：90% 的下载场景用 asyncio 就够了，剩下 9% 用线程池也能对付，只有 1% 需要进程池。 别一上来就搞"混合模型"，先把 asyncio 跑通，遇到真正的 CPU 瓶颈再考虑加进程池。简单方案能解决的问题，不要用复杂方案。
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