Python進程、線程、協程之間的關係

1、從操做系統角度 操做系統處理任務， 調度單位是 進程 和 線程 。

1.進程： 表示一個程序的執行活動 （打開程序、讀寫程序數據、關閉程序）

2.線程： 執行某個程序時， 該進程調度的最小執行單位 （執行功能1，執行功能2） 一個程序至少有一個進程 一個進程至少有一個線程

1.並行： 須要處理的任務數 == CPU核心數量 兩個任務 兩個核心 任務1：------------- 任務2：-------------

2.併發： 須要處理的任務數 > CPU核心數量 三個任務 一個核心 任務1: ----- ------ 任務2: ------ 任務3: ------

2、從程序角度 多進程和多線程 表示：當前程序能夠同時執行多個任務 進程和線程都是由 操做系統調度完成

1.進程：

　　 每一個進程都是有本身獨立的內存空間，不一樣進程之間的內存空間是不能共享。 不一樣進程之間的通訊是由操做系統來完成的。 不一樣進程之間的通訊效率低切換開銷也大。

2.線程：

　　一個進程下能夠有多個線程，同一個進程內的線程能夠共享內存空間. 不一樣線程之間的通訊 有進程 管理。 不一樣線程之間的通訊效率高，切換開銷小。

3.互斥鎖：

　　共享意味着多個線程的競爭 會致使不安全問題。 爲了保護內存空間的數據不被多個線程同時讀寫， 致使數據隱患， 因而誕生了" 互斥鎖 "。 "互斥鎖"： 一種安全有序的讓多個線程訪問進程內存空間的機制。 當一個線程在訪問進程內存空間時， 互斥鎖能夠防止其餘線程訪問 解釋型語言：執行程序時，解釋器按行執行程序內容，執行時檢查問題。 編譯型語言：經過編譯器將程序編譯爲一個可執行文件，執行前檢查問題。

3、Python中的多線程： GIL(全局解釋器鎖)： 同一時刻只能有一個線程在運行。

　　壞處： 多線程不能充分利用多核CPU資源。

　　好處： 從根本上杜絕了多線程訪問內存空間的安全問題。Python的多線程不適合並行， 但很是適合併發。 Python的多線程在遇到 IO阻塞函數執行， 會自動釋放GIL， 讓後面的線程執行任務。 若是沒有 IO 操做， 那麼解釋器會每隔100次操做後， 強制釋放GIL，讓後面的線程執行。 import sys sys.getcheckinterval()

　　1.多進程：

　　　　適用於密集CPU任務， 能夠充分調度CPU資源（大量的並行運算）。 multiprocessing 缺點：不適用於須要大量數據通訊和屢次切換的場景，由於進程之間通訊和切換成本高。

　　2.多線程：

　　　　適用於密集IO任務（網絡IO，磁盤IO，數據庫IO）， 在IO阻塞時能夠切換線程執行。 threading.Thread、multiprocessing.dummy

　缺點：同一個CPU時間片只能執行一個任務，不能作到並行，只能作到併發。優勢：線程之間切換和通訊很是方便，開銷小。

　　3.協程：

　　　　由程序員自行編寫調度功能， 切換協程就比如切換一個函數， 幾乎沒有切換開銷。

　　　　特色是在單線程上執行多個任務， 調度由程序員控制，不通過操做系統， 因此沒有進程線程的切換開銷， 也不須要處理鎖。

　　　　gevent monkey.patch_all() monkey的做用是將Python底層的網絡庫socket、select自動打個補丁， 程序在遇到網絡IO阻塞時， 能夠自動切換協程工做。

　　　　（該補丁不適用於本地IO）

　　優勢：協程任務是基於用戶的，不通過操做系統，執行效率極高。　　　　缺點：單線程執行，不能處理 CPU密集任務，和密集本地IO任務。