Python协程在I/O密集型场景下比线程更轻量高效，优势包括单线程高并发、无锁开销、纳秒级切换、天然规避竞态、极低内存占用及与异步生态深度整合。
Python 协程在 I/O 密集型场景下比线程更轻量、更高效，核心优势在于单线程内高并发、无锁开销、上下文切换成本低，且天然避免竞态条件。
协程切换开销远低于线程切换
线程由操作系统调度，每次切换需保存寄存器、栈、页表等状态，涉及用户态/内核态切换，耗时通常在微秒级；协程由解释器（如 asyncio）在用户态协作式调度，只保存少量栈帧和执行点（如生成器状态），切换开销在纳秒级。10 万个并发 HTTP 请求，用线程可能直接崩溃或卡死，用协程却可轻松应对。
无需加锁，天然规避竞态问题
协程默认运行在单线程中，同一时刻只有一个协程在执行，共享变量不会被并发修改。不需要 threading.Lock 或 RLock 就能安全操作全局计数器、缓存字典等。只有显式调用 await 时才让出控制权，执行逻辑清晰可控。
资源占用极小，可轻松支撑数十万连接
一个线程至少占用 1–8 MB 栈空间（取决于系统），而一个协程初始仅需几 KB 内存（如 asyncio.Task + 堆上闭包）。启动 10 万个协程常驻内存约几十 MB；同等数量的线程则需数百 GB 内存，根本不可行。
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与异步生态深度整合，开发体验更一致
asyncio、aiohttp、aiomysql、httpx 等主流异步库统一基于 await/async 语法，I/O 操作天然非阻塞。而多线程需配合 queue、threading.Event、concurrent.futures 等多种机制协调，错误处理、超时控制、取消传播都更复杂。协程中一个 await asyncio.wait_for(..., timeout=5) 就能完成带超时的等待，线程中则需额外线程+信号+join 超时判断。
