從計算機硬件角度：

計算機的核心是CPU，承擔了所有的計算任務。
一個CPU，在一個時間切片里只能運行一個程序。

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從操作系統的角度：

進程和線程，都是一種CPU的執行單元。

進程：表示一個程序的上下文執行活動（打開、執行、保存...）

線程：進程執行程序時候的最小調度單位（執行a，執行b...)

一個程序至少有一個進程，一個進程至少有一個線程。

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并行 和 并發：

并行：多個CPU核心，不同的程序就分配給不同的CPU來運行。可以讓多個程序同時執行。

cpu1 -------------
cpu2 -------------
cpu3 -------------
cpu4 -------------

并發：單個CPU核心，在一個時間切片里一次只能運行一個程序，如果需要運行多個程序，則串行執行。

cpu1　　----　　----

cpu1?　　　----　　----

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多進程/多線程：
表示可以同時執行多個任務，進程和線程的調度是由操作系統自動完成。

進程：每個進程都有自己獨立的內存空間，不同進程之間的內存空間不共享。
進程之間的通信有操作系統傳遞，導致通訊效率低，切換開銷大。

線程：一個進程可以有多個線程，所有線程共享進程的內存空間，通訊效率高，切換開銷小。

共享意味著競爭，導致數據不安全，為了保護內存空間的數據安全，引入"互斥鎖"。

一個線程在訪問內存空間的時候，其他線程不允許訪問，必須等待之前的線程訪問結束，才能使用這個內存空間。

互斥鎖：一種安全有序的讓多個線程訪問內存空間的機制。

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Python的多線程：

GIL?全局解釋器鎖：線程的執行權限，在Python的進程里只有一個GIL。

一個線程需要執行任務，必須獲取GIL。

好處：直接杜絕了多個線程訪問內存空間的安全問題。
壞處：Python的多線程不是真正多線程，不能充分利用多核CPU的資源。

但是，在I/O阻塞的時候，解釋器會釋放GIL。

所以：

多進程：密集CPU任務，需要充分使用多核CPU資源（服務器，大量的并行計算）的時候，用多進程。 multiprocessing
缺陷：多個進程之間通信成本高，切換開銷大。

多線程：密集I/O任務（網絡I/O，磁盤I/O，數據庫I/O）使用多線程合適。
threading.Thread、multiprocessing.dummy
缺陷：同一個時間切片只能運行一個線程，不能做到高并行，但是可以做到高并發。

協程：又稱微線程，在單線程上執行多個任務，用函數切換，開銷極小。不通過操作系統調度，沒有進程、線程的切換開銷。genvent，monkey.patchall

多線程請求返回是無序的，那個線程有數據返回就處理那個線程，而協程返回的數據是有序的。

缺陷：單線程執行，處理密集CPU和本地磁盤IO的時候，性能較低。處理網絡I/O性能還是比較高.

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1. 進程: 通俗理解一個運行起來的程序或者軟件叫做進程
1.1 每次啟動一個進程都需要向操作系統索要運行資源，讓進程中的線程去執行對應的代碼，進程是操作系統分配資源的基本單位
1.2 默認情況下一個進程只有一個線程，線程是依附在進程里面的， 沒有進程就沒有線程， 當在進程里面還可以創建多個線程
1.3 如何理解進程： 把進程想成現實生活中的公司，公司可以給員工提供辦公資源(辦公桌椅，辦公電腦等資源)， 真正干活的是員工，所以員工可以想成線程，公司就是進程
2. 進程和線程的對比
2.1 進程是操作系統資源分配的基本單位，每啟動一個進程都需要向操作系統索要運行資源，默認一個進程只有一個線程，線程是依附在進程里面的
2.2 線程是cpu調度的基本單位， 通過線程去執行進程中代碼， 線程是執行代碼的分支
2.3 多進程開發比單進程多線程開發穩定性要強，但是多進程開發比多線程開發資源開銷要大
2.4 多進程開發某個進程死了不會影響其它進程的運行，但是多線程開發該進程死了那么這些線程都要進行銷毀

并發: 任務數大于cpu的核數，多個任務輪流執行，由于cpu切換速度特別快，看起來像是一起運行，其實是假象。

并行:? 任務數小于或者等于cpu的核數，那么多個任務是真正意義一起執行。

3. 進程、線程、協程
1.1 先有進程，然后進程可以創建線程，線程是依附在進程里面的， 線程里面可以包含多個協程
1.2 進程之間不共享全局變量，線程之間共享全局變量，但是要注意資源競爭的問題
1.3 多進程開發比單進程多線程開發穩定性要強，但是多進程開發比多線程開發資源開銷要大
1.4 多線程開發線程之間執行是無序的，協程之間執行按照一定順序交替執行
1.5 協程以后主要用在網絡爬蟲和網絡請求，開辟一個協程大概需要5k空間，開辟一個線程需要512k空間， 開辟一個進程占用資源最多

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總結

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