大家好！我最近在开发一个Python项目时，需要同时处理多个任务，且每个任务需要不同的计算资源。我想通过多线程和多进程的组合来实现并发，但遇到了一些问题。

具体来说，我有两个任务，一个是I/O密集型（比如读取文件），另一个是计算密集型（如进行数学计算）。我尝试使用threading模块来处理I/O密集型任务，使用multiprocessing模块来处理计算密集型任务，但在实际运行时，程序的效率并没有明显提升。

以下是我的代码示例：

pythonCopy Code
import threadingimport multiprocessing

# I/O密集型任务def io_task():   

with open('large_file.txt', 'r') as f:        

data = f.read()    print("I/O task completed.")

# 计算密集型任务def cpu_task():   

result = sum([i**2 for i in range(10**7)])   

print("CPU task completed.")

if __name__ == '__main__':   

# 使用多线程处理I/O任务   

thread = threading.Thread(target=io_task)        

# 使用多进程处理CPU任务   

process = multiprocessing.Process(target=cpu_task)        

thread.start()   

process.start()        

thread.join()   

process.join()

我的问题是：**如何合理地组合多线程和多进程以获得更好的性能？**特别是在I/O密集型任务和CPU密集型任务混合的情况下，如何避免性能瓶颈，确保程序的高效运行？

希望大家能提供一些解决思路或经验，非常感谢！

你试试这个

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
import multiprocessing
import os

# I/O 密集型任务
def io_task(file_name):
    with open(file_name, 'r') as f:
        data = f.read()
    print(f"[{os.getpid()}] I/O task completed.")
    return data

# CPU 密集型任务
def cpu_task(data):
    result = sum([i**2 for i in range(10**7)])
    print(f"[{os.getpid()}] CPU task completed.")
    return result

def main():
    # 定义文件名
    file_name = 'large_file.txt'

    # 使用线程池处理 I/O 密集型任务
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as thread_pool:
        future_io = thread_pool.submit(io_task, file_name)

    # 等待 I/O 任务完成并获取结果
    io_result = future_io.result()

    # 使用进程池处理 CPU 密集型任务
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=2) as process_pool:
        future_cpu = process_pool.submit(cpu_task, io_result)

    # 等待 CPU 任务完成
    cpu_result = future_cpu.result()

    print("Final CPU result:", cpu_result)

if __name__ == '__main__':
    main()