Python Process/Thread 概念整理

進程與線程 併發與並行

進程與線程

　　首先要理解的是，咱們的軟件都是運行在操做系統之上，操做系統再控制硬件，好比 處理器、內存、IO設備等。操做系統爲了向上層應用程序提供 簡單一致 的機制來控制複雜而又截然不同的低級硬件設備 抽象出 進程 的概念。進程是比較重量級的操做系統資源，它擁有獨立的內存空間，而在 現代操做系統中爲了實如今一個進程中執行多種任務，所以實現了 線程。 一個 進程 能夠由多個 線程組成，每一個 線程 是一個執行單元，線程 運行在 進程 的上下文環境中，並共享 一樣的代碼和全局數據。
咱們常常說的 多線程 就是指的 在一個進程內有多個線程在執行任務，在實際開發中，開發者寫的代碼其實都是在線程的環境中執行的，而在多線程開發中，常常涉及到 一些 線程安全的問題，簡單的看下進程 和 線程佔有的資源狀況

　　簡單的理解 線程安全 的問題：多線程程序在運行時候，可能會同時對一個變量進行操做，操做的時候，通常線程會將這個變量的值 copy 到 自身線程的鉅變變量中，再進行操做，此時可能就會發生 讀寫時數據不一樣步（數據已經被其餘線程操做了，自身線程操做時讀取的值已是舊的了）的問題。

併發與並行　　

　　進程 能夠申請和擁有系統資源，進程是一個實體，程序的執行依賴於、主存（存放程序和程序處理的數據） CPU(執行代碼) 等…(好比IO)，而進程至關於一個環境，是控制這些操做系統硬件的實體，在操做系統中，一個系統上能夠運行多個進程，運行的進程通常是多於運行它們的CPU 個數的， 因此一般一個CPU 可能須要運行多個進程任務，一個CPU 就像是一個工人，他一個時間節點只能作一件事情，因此 CPU 得頻繁的在多個 進程中切換（上下文切換），這種現象就是併發執行。
　　並行執行的概念是指 多個程序在多個CPU上同時執行，「並行」 概念是 併發 概念的一個子集，咱們能夠編寫一個 並行程序，可是若是沒有足夠的 CPU 來執行，那麼最終就變成了併發執行

併發：同時有不少任務須要作，能夠串行執行也能夠並行執行
並行：能夠同時（嚴格意義上的）作多個任務

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做者：zhuoxiuwu
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/zhuoxiu...
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有句行話： 「python下多線程是雞肋，推薦使用多進程！」
爲何呢？

看兩點：
一、GIL是什麼？GIL的全稱是Global Interpreter Lock(全局解釋器鎖)，來源是python設計之初的考慮，爲了數據安全所作的決定。

二、每一個CPU在同一時間只能執行一個線程（在單核CPU下的多線程其實都只是併發，不是並行，併發和並行從宏觀上來說都是同時處理多路請求的概念。但併發和並行又有區別，並行是指兩個或者多個事件在同一時刻發生；而併發是指兩個或多個事件在同一時間間隔內發生。）

在Python多線程下，每一個線程的執行方式：
1.獲取GIL
2.執行代碼直到sleep或者是python虛擬機將其掛起。
3.釋放GIL

可見，某個線程想要執行，必須先拿到GIL，咱們能夠把GIL看做是「通行證」，而且在一個python進程中，GIL只有一個。拿不到通行證的線程，就不容許進入CPU執行。
因此python裏，不管如何都無法GIL致使的同一時間只能執行一個線程的問題，因此效率依然不盡如人意。

又有名言： 「python下想要充分利用多核CPU，就用多進程」。
這又是爲何呢？

緣由是：每一個進程有各自獨立的GIL，互不干擾，這樣就能夠真正意義上的並行執行，因此在python中，多進程的執行效率優於多線程(僅僅針對多核CPU而言)。

做者：知我莫言
來源：知乎
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/...

本身總結一下：

一個process只有一個GIL
一個process能夠理解成 a bundle of threads

一個 CPU core 在某一時刻，只能有一個thread。
所以一個 CPU core 在某一時刻，天然也只能有一個Process。

可是不一樣的cpu core能夠同時有同一個Process假設有 4核CPU 和 4個processCPU0，CPU1，CPU2， CPU3 能夠同時處理 process0