Python之并发编程介绍
一、并发编程介绍
1.1、串行、并行与并发的区别

- 串行(serial):一个CPU上,按顺序完成多个任务
- 并行(parallelism):指的是任务数小于等于cpu核数,即任务真的是一起执行的
- 并发(concurrency):一个CPU采用时间片管理方式,交替的处理多个任务。一般是是任务数多余cpu核数,通过操作系统的各种任务调度算法,实现用多个任务“一起”执行(实际上总有一些任务不在执行,因为切换任务的速度相当快,看上去一起执行而已)
二、进程、线程、协程的区别
2.1、一个故事说明进程、线程、协程的关系

乔布斯想开工厂生产手机,费劲力气,制作一条生产线,这个生产线上有很多的器件以及材料。一条生产线就是一个进程。
只有生产线是不够的,所以找五个工人来进行生产,这个工人能够利用这些材料最终一步步的将手机做出来,这五个工人就是五个线程。
为了提高生产率,想到3种办法:
- 一条生产线上多招些工人,一起来做手机,这样效率是成倍増长,即单进程多线程方式
- 多条生产线,每个生产线上多个工人,即多进程多线程
- 乔布斯深入一线发现工人不是那么忙,有很多等待时间。于是规定:如果某个员工在等待生产线某个零件生产时 ,不要闲着,干点其他工作。也就是说:如果一个线程等待某些条件,可以充分利用这个时间去做其它事情,这就是:协程方式。

- 线程是程序执行的最小单位,而进程是操作系统分配资源的最小单位;
- 一个进程由一个或多个线程组成,线程是一个进程中代码的不同执行路线;
- 进程之间相互独立,但同一进程下的各个线程之间共享程序的内存空间(包括代码段、数据集、堆等)及一些进程级的资源(如打开文件和信号),某进程内的线程在其它进程不可见;
- 调度和切换:线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。
- 进程(Process):拥有自己独立的堆和栈,既不共享堆,也不共享栈,进程由操作系统调度;进程切换需要的资源很最大,效率低
- 线程(Thread):拥有自己独立的栈和共享的堆,共享堆,不共享栈,标准线程由操作系统调度;线程切换需要的资源一般,效率一般(当然了在不考虑GIL的情况下)
- 协程(coroutine):拥有自己独立的栈和共享的堆,共享堆,不共享栈,协程由程序员在协程的代码里显示调度;协程切换任务资源很小,效率高
2.2、进程是什么?
进程(Process)是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动
现代操作系统比如Mac OS X,Linux,Windows等,都是支持“多任务”的操作系统,叫“多任务”呢?简单地说,就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方,你一边在用逛淘宝,一边在听音乐,一边在用微信聊天,这就是多任务,至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着,只是桌面上没有显示而已。
对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(Process),比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程,就启动了一个记事本进程,打开两个记事本就启动了两个记事本进程,打开一个Word就启动了一个Word进程。

2.3、线程是什么?
线程(Thread)是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。
有些进程还不止同时干一件事,比如微信,它可以同时进行打字聊天,视频聊天,朋友圈等事情。在一个进程内部,要同时干多件事,就需要同时运行多个“子任务”,我们把进程内的这些“子任务”称为线程(Thread)。
2.3.1、并发编程解决方案:
多任务的实现有3种方式:
- 多进程模式
- 多线程模式
- 多进程+多线程模式
- 启动多个进程,每个进程虽然只有一个线程,但多个进程可以一块执行多个任务
- 启动一个进程,在一个进程内启动多个线程,这样,多个线程也可以一块执行多个任务
- 启动多个进程,每个进程再启动多个线程,这样同时执行的任务就更多了,当然这种模型更复杂,实际很少采用。
2.4、协程是什么?
协程,Coroutines,也叫作纤程(Fiber),是一种在线程中,比线程更加轻量级的存在,由程序员自己写程序来管理。
当出现IO阻塞时,CPU一直等待IO返回,处于空转状态。这时候用协程,可以执行其他任务。当IO返回结果后,再回来处理数据。充分利用了IO等待的时间,提高了效率。
三、同步和异步介绍
同步和异步强调的是消息通信机制 (synchronous communication/ asynchronous communication)。
同步(synchronous):A调用B,等待B返回结果后,A继续执行
异步(asynchronous ):A调用B,A继续执行,不等待B返回结果;B有结果了,通知A,A再做处理。

同步方式通信:
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异步方式通信:
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- 书店老板说:我查一下,有结果了告诉你。
- 高淇刷抖音一小时
- 老板说,找到书了,发给你
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