在Python并发编程中，多线程与协程是两种核心机制，其性能差异源于设计理念与底层实现的不同。针对I/O密集型与CPU密集型任务，两者的表现呈现出显著分化。
协程通过用户态调度实现轻量级并发，其核心优势在于非阻塞I/O与零线程切换开销。以网络爬虫为例，使用asyncio库的协程可并发处理数千个HTTP请求，而传统多线程模型受限于GIL与线程创建开销，通常在数百线程时即达到性能瓶颈。实验数据显示，在模拟豆瓣电影Top250爬取任务中，50个协程并发执行耗时5.006秒，而等量线程需5.016秒，且协程内存占用降低60%。这种差异源于协程在等待I/O时主动让出执行权，避免线程上下文切换的CPU资源消耗。
Python的全局解释器锁（GIL）导致多线程无法真正并行执行字节码。在矩阵运算测试中，单线程耗时2.21秒，而5线程模型因GIL争用，性能提升不足10%。相比之下，multiprocessing模块通过独立进程绕过GIL限制，5进程并行使耗时缩短至0.45秒，接近理论最优值。这印证了多线程在CPU密集型任务中的适用性边界——仅当任务包含可并行化的I/O等待阶段（如混合计算与文件读写）时，多线程才能通过重叠等待时间提升效率。
多线程在CPU密集型任务中的地位可能重新评估，但当前协程在I/O领域的统治地位仍不可撼动。
