多任務

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。當我們想同時運行多于一個程序的時候，就是多任務，例如同時運行微信，QQ，瀏覽器等等。多任務的目的是提升程序的執行效率，更充分利用CPU的資源。

• 并行

當任務數≤ CPU核數時，每一個任務都有對應的CPU來處理執行，多個務同時執行，互不搶占CPU資源，可以同時進行，這種方式我們稱之為并行(Parallel)。

• 并發

當任務數≥ CPU時，多個任務在執行，則每個CPU不可能真正同時進行一個以上的任務，多個任務只能把CPU運行時間劃分成若干個時間段，在一個時間段的任務代碼運行時，其它任務處于掛起狀態。.這種方式我們稱之為并發(Concurrent)。實際上總有一些任務不在執行，因為切換任務的速度相當快，看上去像一起執行而已。

Python中的進程、線程、協程

• 進程（multiprocessing模塊）

Python_多進程詳解_Baymax_Bai的博客-CSDN博客?blog.csdn.net

進程是系統進行資源分配和調度的獨立單位。我們用流水線來進行解釋進程：假如有9000個零件需要加工，這9000個零件加工就代表9000個任務，即多任務。我們現在有3條流水線，這3條流水線就代表3個進程，每個進程中有1個員工在加工零件。3個進程之間互不影響，可以同時工作。

• 線程（threading模塊）

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線程是進程的實體，是CPU調度和分派的基本單位。線程是屬于進程的，線程運行在進程空間內。我們用流水線來進行解釋線程：假如有9000個零件需要加工，這9000個零件加工就代表9000個任務，即多任務。我們現在有1條流水線，這1條流水線就代表1個進程，這1個進程中有3個員工在加工零件。那么3個員工就代表3個線程，線程之間互不影響，可以同時工作。

• 協程（gevent，屬于第三方模塊，需要下載安裝）

pip install geventPython_協程詳解_Baymax_Bai的博客-CSDN博客?blog.csdn.net

協程也是線程，稱微線程，是比線程更小的執行單元，解決的是IO的操作。協程最大的優勢就是協程極高的執行效率。因為子程序切換不是線程切換，而是由程序自身控制，因此，沒有線程切換的開銷，和多線程比，線程數量越多，協程的性能優勢就越明顯。協程也存在著切換，這種切換是由我們用戶來控制的。我們用流水線來進行解釋線程：假如有9000個零件需要加工，這9000個零件加工就代表9000個任務，即多任務。我們現在有1條流水線，這1條流水線就代表1個進程，這1個進程中有1個員工在加工零件。當第1個零件加工的時候，在第1個零件加工等待期間（程序掛起，等待），飛速切換到第2個零件處加工，在第2個零件加工等待期間，飛速切換到第3個零件處加工，待第1個零件加工等待結束前切回第1個零件處，如此往復。協程之間不同時工作。

• 區別

一個程序至少有一個進程，一個進程至少有一個線程；

線程的劃分尺度小于進程(資源比進程少)，使得多線程程序的并發性高；

進程在執行過程中擁有獨立的內存單元，而多個線程共享內存，從而極大地提高了程序的運行效率；

線程不能夠獨立執行，必須依存在進程中；

• 優缺點：

線程執行開銷小，但不利于資源的管理和保護；而進程正相反；當我們要完成的任務有耗時任務，屬于IO密集型任務時，我們使用協程來執行任務會節省很多的資源，并且可以極大的利用到系統的資源。

總結

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