Python的多任务进程

1.基本概念

定义	含义
并发:	concurrency,同一时刻只能有一条指令执行,但是多个线程的对应的指令被快速轮换地执行
并行	parallel,同一时刻,有多条指令在多个处理器上同时执行,并行必须要依赖于多个处理器
阻塞	程序未得到所需计算资源时被挂起的状态
非阻塞	程序在等待某操作过程中,自身不被阻塞,可以继续处理其他的事情
同步	不同程序单元为了完成某个任务,在执行过程中需靠某种通信方式以协调一致,我们称这些程序单元是同步执行的
异步	为完成某个任务,不同程序单元之间过程中无需通信协调,也能完成任务的方式,不相关的程序单元之间可以是异步的

2.线程和进程比较

名称	含义	应用场景
多线程	系统进行运算调度的最小单位	IO密集型(磁盘IO，网络IO，数据库IO等,譬如爬虫，网站开发等)
多进程	系统进行资源分配的最小单位	CPU密集型(大数据分析,机器学习等)
多协程	程序员级别的调度	高并发的场景

3.协程和线程的比较

多线程:

• 多个线程切换需要频繁的加锁解锁,
• 需要保存或者恢复cpu上下文,
• 每个线程还需要有缓存cache等数据

多协程:

• 协程的切换是在单线程里实现任务的切换
• 且协程拥有自己的寄存器上下文和栈,无需线程上下文切换的开销
• 无需原子操作锁定及同步的开销

总结

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