我认为您目前的理解基本上是正确的。Twisted只是一个Python库，您编写使用该Python库的Python代码可以正常执行，就像您期望的Python代码一样：如果您只有一个线程（和一个进程），那么一次只发生一件事。Twisted提供的API几乎不会创建新的线程或进程，因此在正常情况下，您的代码将按顺序运行；isPrime在完成第一次执行之前，无法再次执行。
仍仅考虑单个线程（和单个进程），Twisted的所有“并发性”或“并行性”来自以下事实：Twisted提供了以下工具来代替阻塞网络I / O（和某些其他阻塞操作）：以非阻塞方式执行操作。这样一来，您的程序就可以继续执行其他工作，否则它可能会卡住，无法等待阻塞的I / O操作（例如，读取或写入套接字）完成。
通过将事物分成小块并使事件处理程序在这些块之间运行，可以使它们“异步”。如果转换不会使代码难以理解和维护，则有时这是一种有用的方法。Twisted提供了一个帮助安排这些工作块的助手cooperate。使用此帮助程序是有益的，因为它可以根据所有不同的工作源来制定计划决策，并确保为服务事件源留有时间，而不会产生明显的额外延迟（换句话说，您向其中添加的工作越多） ，则每项工作将花费的时间更少，因此反应堆可以继续完成其工作）。
Twisted的确提供了几种用于处理线程和进程的API。如果不清楚如何将工作分解为多个部分，这些方法将很有用。您可以用来deferToThread在线程池中运行（线程安全！）函数。方便地，此API返回aDeferred，最终将使用该函数的返回值（Failure如果该函数引发异常，则返回a ）。这些Deferred看起来与其他任何Deerred一样，就使用它们的代码而言，它也很可能从这样的调用中返回getPage-该函数不使用额外的线程，仅使用非阻塞I / O和事件处理程序。
由于Python不太适合在单个进程中运行多个cpu绑定线程，因此Twisted还提供了一个非阻塞API来启动子进程并与子进程通信。您可以将计算工作分流到此类进程，以利用更多的cpu或内核，而不必担心GIL会使您的速度降低，而分块策略和线程方法都无法提供这种功能。用于处理此类过程的最低级别的API是reactor.spawnProcess。还有安瓿，将管理过程池为你提供了一个模拟的封装deferToThread为过程，deferToAMPProcess。
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