06｜两项资料一起查，什么时候才能开始写

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串行执行容易理解，但两项独立的资料任务没必要相互等待。这一节把它们同时启动，再让写作等两项结果都到齐。你会读懂调度器怎样挑出可执行任务，以及 Python 的 asyncio.gather 在这里负责什么。

并行解决等待，依赖保证顺序

做早餐时，烤面包和煮咖啡可以同时开始；装盘却得等需要的食物准备好。这就包含两条规则：互不依赖的步骤可以一起做，需要前序产物的步骤要等条件满足。

把图里的两份资料换成“产品事实”和“目标读者”，写作者若只等到产品资料就开工，很可能写出内容正确却不适合读者的文章。因此并行不只是把两个函数放进 gather，还要定义汇合条件：两份都成功才能继续，还是其中一份缺失也能写一个带说明的草稿？课程这一节先采用前者。

并发表示多项工作在同一段时间内向前推进，并不承诺它们每个 CPU 指令都同时执行。本课用 asyncio 处理等待和调度；它适合演示多个网络任务交错推进，不意味着随手加上 async 就能让任何计算加速。

1. 做一组串行与并行对照

在项目根目录依次运行两条命令：

.\.venv\Scripts\python.exe labs.py 5

.\.venv\Scripts\python.exe labs.py 6

比较“执行耗时”，同时确认四项任务都完成。实验会给每步留一小段等待时间，所以能看见并行带来的差别；这个耗时不代表真实模型的生产性能，也不必与截图精确相等。

图中内容来自课程实验的实际输出，按阅读宽度排成终端记录；任务编号和耗时会随每次运行变化。

如果两次很接近，先检查机器负载和输出的并行设置。这里观察的是依赖不变时如何安排等待，不是比较文章质量。

先算一笔时间账

假设整理产品资料要 2 秒，受众资料要 5 秒，写作要 3 秒，审校要 2 秒。这里用假设时间说明关系，不是课程机器的实测数据。

全部串行是 2+5+3+2，共 12 秒。两项资料同时开始时，写作要等较慢的那项，所以资料阶段是 max(2,5)=5 秒，总时间约为 5+3+2=10 秒。不能把四个任务都同时做，因为写作还没拿到资料，审校还没拿到稿件。