1.进程和线程

进程是一个执行中的程序。每个进程都拥有自己的地址空间、内存、数据栈以及其他用于跟踪执行的辅助数据。在单核CPU系统中的多进程，内存中可以有许多程序，但在给定一个时刻只有一个程序在运行；就是说，可能这一秒在运行进程A，下一秒在运行进程B，虽然两者都在内存中，都没有真正同时运行。

线程从属于进程，是程序的实际执行者。一个进程至少包含一个主线程，也可以有更多的子线程。Python可以运行多线程，但和单核CPU多进程一样，在给定时刻只有一个线程会执行。

Python 提供了多个模块来支持多线程编程，包括thread、threading 和Queue 模块等。程序是可以使用thread 和threading 模块来创建与管理线程；推荐用threading模块，它更先进，有更好的线程支持。thread 模块提供了基本的线程和锁定支持，在Python3 中该模块被重命名为_thread；threading 模块提供了更高级别、功能更全面的线程管理。使用Queue 模块，用户可以创建一个队列数据结构，用于在多线程之间进行共享。

2.多进程

2.1利用Process来创建子进程

可以使用multiprocessing模块中的Process来创建子进程，该模块还有更高级的封装，例如批量启动进程的进程池（Pool）、用于进程间通信的队列（Queue）和管道（Pipe）等。

# -*- coding:utf-8 -*-

from multiprocessing import Process

from time import ctime, sleep

def loop(nloop, nsec):

    print("start loop", nloop, "at:", ctime())

    sleep(nsec)

    print("loop", nloop, "done at:", ctime())

if __name__=="__main__":

    p1 = Process(target=loop, args=(1, 4))

    p2 = Process(target=loop, args=(2, 3))

    p1.start()

    p2.start()

    p1.join()

    p2.join()

    print("finished")

2.1.1利用进程池

2.1.1Pool

Pool是用于批量启动进程的进程池，我们可以使用它来启动多进程

# -*- coding:utf-8 -*-

from multiprocessing import Pool

from time import ctime, sleep

def loop(nloop, nsec):

    print("start loop", nloop, "at:", ctime())

    sleep(nsec)

    print("loop", nloop, "done at:", ctime())

if __name__=="__main__":

    pool = Pool(processes=3)

    for i, j in zip([1,2],[4,3]):

        # 维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去

        pool.apply_async(loop, args=(i, j))

    pool.close()

    # 调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool，join函数等待所有子进程结束

    pool.join()

2.1.2ProcessPoolExecutor

从Python3.2开始，标准库 concurrent.futures 模块提供了ProcessPoolExecutor (进程池)供我们使用

# -*- coding:utf-8 -*-

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

from time import ctime, sleep

def loop(nloop, nsec):

    print("start loop", nloop, "at:", ctime())

    sleep(nsec)

    print("loop", nloop, "done at:", ctime())

if __name__=="__main__":

    with ProcessPoolExecutor(max_workers=3) as executor:

        all_task = [executor.submit(loop, i, j) for i, j in zip([1,2],[4,3])]

3.多线程

3.1利用Thread创建子线程

# -*- coding:utf-8 -*-

import threading

from time import sleep, ctime, time

def loop(nloop, nsec):

    print("start loop", nloop, "at:", ctime())

    sleep(nsec)

    print("loop", nloop, "done at:", ctime())

def main():

    threads = []

    for i, j in zip([1,2],[4,3]):

        t = threading.Thread(target=loop, args=(i, j))

        threads.append(t)

    # 线程开始执行

    for t in threads:

        t.start()

    # 等待所有线程执行完成

    for t in threads:

        t.join()

if __name__ == "__main__":

    start = time()

    main()

    print("time: ", time()-start)

当所有线程都分配完成之后，通过调用每个线程的start()方法让它们开始执行，而不是在这之前就会执行。join()方法将等待线程结束，或者在提供了超时时间的情况下，达到超时时间。相比于管理一组锁（分配、获取、释放、检查锁状态等）而言，使用join()方法要比等待锁释放的无限循环更加清晰（这也是这种锁又称为自旋锁的原因）。

对于 join()方法而言，其另一个重要方面是其实它根本不需要调用。一旦线程启动，它们就会一直执行，直到给定的函数完成后退出。如果主线程还有其他事情要去做，而不是等待这些线程完成（例如其他处理或者等待新的客户端请求），就可以不调用join()。join()方法只有在你需要等待线程完成的时候才是有用的。

我们可以创建一个类继承threading.Thead，让这个类更加通用，而不只是针对loop()函数，如果我们有别的函数也可以用这个类来使用多线程。我们需要覆写Thread的__init__()和run()方法，或者调用父类的__init__()然后覆写run()方法。

Python官方文档：https://docs.python.org/3/library/threading.html#thread-objects

# -*- coding:utf-8 -*-

import threading

from time import sleep, ctime

class MyThread(threading.Thread):

    def __init__(self, func, args, name=""):

        threading.Thread.__init__(self)

        self.name = name

        self.func = func

        self.args = args

    def run(self):

        self.func(*self.args)

def loop(nloop, nsec):

    print("start loop", nloop, "at:", ctime())

    sleep(nsec)

    print("loop", nloop, "done at:", ctime())

def main():

    print("starting at:", ctime())

    threads = []

    for i, j in zip([1,2],[4,3]):

        t = MyThread(loop, args=(i, j), name=loop.__name__)

        threads.append(t)

    # 线程开始执行

    for t in threads:

        t.start()

    # 等待所有线程执行完成

    for t in threads:

        t.join()

    print("all DONE at:", ctime())

if __name__ == "__main__":

    main()

3.2利用线程池

3.2.1ThreadPool

# -*- coding:utf-8 -*-

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

from time import ctime, sleep

def loop(nloop, nsec):

    print("start loop", nloop, "at:", ctime())

    sleep(nsec)

    print("loop", nloop, "done at:", ctime())

if __name__=="__main__":

    pool = ThreadPool(processes=3)

    for i, j in zip([1,2],[4,3]):

        pool.apply_async(loop, args=(i, j))

    pool.close()

    pool.join()

3.2.2ThreadPoolExecutor

从Python3.2开始，标准库 concurrent.futures 模块提供了ThreadPoolExecutor (线程池)供我们使用

# -*- coding:utf-8 -*-

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

from time import ctime, sleep

def loop(nloop, nsec):

    print("start loop", nloop, "at:", ctime())

    sleep(nsec)

    print("loop", nloop, "done at:", ctime())

if __name__=="__main__":

    with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:

        all_task = [executor.submit(loop, i, j) for i, j in zip([1,2],[4,3])]

4.协程

协程，英文Coroutines，是一种比线程更加轻量级的存在。正如一个进程可以拥有多个线程一样，一个线程也可以拥有多个协程。最重要的是，协程不是被操作系统内核所管理，而完全是由程序所控制（也就是在用户态执行）。

这样带来的好处就是性能得到了很大的提升，不会像线程切换那样消耗资源。

4.1引入

带有yield的函数不再是普通函数，而是生成器。send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换。

# -*- coding:utf-8 -*-

def consumer():

    r = ''

    while True:

        n = yield r

        if not n:

            return

        print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)

        r = '200 OK'

def produce(c):

    c.send(None) # 等价于next(c)

    n = 0

    while n < 5:

        n = n + 1

        print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)

        r = c.send(n)

        print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)

    c.close()

c = consumer()

produce(c)

这里，produce先用 c.send(None) 启动生成器，consumer() 执行到 yield r 便停下来，并将r返回给调用它的函数（比如next()或send()）；这时候consumer()被挂起，produce继续执行，当运行到 r=c.send(n) 时又让consumer()执行；此时consumer()将r赋值给n，并继续往下运行，执行print()函数，并将 '200 OK' 赋值给 r ；之后进入下一个while循环，又到了 yield r ，这时就跟前面一样了，停下了将r返回给调用它的函数，这时produce()里 r=c.send(n)；不断重复上面，直到循环结束，c.close()关闭生成器。

4.2asyncio

asyncio是Python 3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持。

asyncio的编程模型就是一个消息循环。我们从asyncio模块中直接获取一个EventLoop的引用，然后把需要执行的协程扔到EventLoop中执行，就实现了异步IO。

# -*- coding:utf-8 -*-

import asyncio

@asyncio.coroutine

def hello():

    print("Hello world!")

    # 异步调用asyncio.sleep(1):

    r = yield from asyncio.sleep(1)

    print("Hello again!")

# 获取EventLoop:

loop = asyncio.get_event_loop()

# 执行coroutine

loop.run_until_complete(hello())

loop.close()

@asyncio.coroutine把一个生成器标记为coroutine类型，然后，我们就把这个coroutine扔到EventLoop中执行。

yield from语法可以让我们方便地调用另一个生成器。由于asyncio.sleep()也是一个coroutine，所以线程不会等待asyncio.sleep()，而是直接中断并执行下一个消息循环。当asyncio.sleep()返回时，线程就可以从yield from拿到返回值（此处是None），然后接着执行下一行语句。

把asyncio.sleep(1)看成是一个耗时1秒的IO操作，在此期间，主线程并未等待，而是去执行EventLoop中其他可以执行的coroutine了，因此可以实现并发执行。

我们用asyncio的异步网络连接来获取sina、sohu和163的网站首页：

import asyncio

@asyncio.coroutine

def wget(host):

    print('wget %s...' % host)

    connect = asyncio.open_connection(host, 80)

    reader, writer = yield from connect

    header = 'GET / HTTP/1.0\r\nHost: %s\r\n\r\n' % host

    writer.write(header.encode('utf-8'))

    yield from writer.drain()

    while True:

        line = yield from reader.readline()

        if line == b'\r\n':

            break

        print('%s header > %s' % (host, line.decode('utf-8').rstrip()))

    # Ignore the body, close the socket

    writer.close()

loop = asyncio.get_event_loop()

tasks = [wget(host) for host in ['www.sina.com.cn', 'www.sohu.com', 'www.163.com']]

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

loop.close()

4.3async/await

从Python 3.5开始引入了新的语法async和await，可以让代码更简洁易读。asyncio是用来编写并发的代码库。

# -*- coding:utf-8 -*-

import asyncio

async def slow_operation(n):

    await asyncio.sleep(1)

    print("Slow operation {} completed".format(n))

async def main():

    await asyncio.wait([

        slow_operation(1),

        slow_operation(2),

        slow_operation(3),

    ])

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(main())

再看一个例子，这里的aiohttp实现了HTTP客户端和HTTP服务器的功能，对异步操作提供了非常好的支持，有兴趣可以阅读它的官方文档

import asyncio

import aiohttp

async def download(url):

    print('Fetch:', url)

    async with aiohttp.ClientSession() as session:

        async with session.get(url) as resp:

            print(url, '--->', resp.status)

            print(url, '--->', resp.cookies)

            print('\n\n', await resp.text())

def main():

    loop = asyncio.get_event_loop()

    urls = [

        'https://www.baidu.com',

        'http://www.sohu.com/',

        'http://www.sina.com.cn/',

        'https://www.taobao.com/',

        'https://www.jd.com/'

    ]

    tasks = [download(url) for url in urls]

    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

    loop.close()

if __name__ == '__main__':

    main()

参考资料：

https://www.cnblogs.com/friendwrite/articles/10414273.html

https://www.jianshu.com/p/a69dec87e646

https://www.cnblogs.com/sui776265233/p/9325996.html

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017968846697824

《Python核心编程》

https://www.jianshu.com/p/7be32bf906fb

https://github.com/jackfrued/Python-100-Days/blob/master/Day66-75/69.%E5%B9%B6%E5%8F%91%E4%B8%8B%E8%BD%BD.md

https://docs.python.org/zh-cn/3/library/asyncio.html#module-asyncio

巴特西

Python多进程、多线程和协程简介