python并发编程（一）：概论

并发编程目的：程序提速

1. 分类

单线程串行	多线程并发（threading模块）	多CPU并行（multiprocessing模块）

图中IO表示读取内存/磁盘、网络。
值得一提的是，单线程有一个特殊用法，协程（asyncio模块）。

二、难点

1. 如何避免线程/进程之间的冲突（比如同时打开一个文件进行写入）——进程锁
2. 如何实现线程/进程之间的数据通信——Queue
3. 如何简化线程/进程的任务提交、等待结束、获取结果——Pool
4. 如何与外部exe进程进行交互——subprocess

三、多线程Thread、多进程Process、多协程Coroutine

3.1 前置知识

3.2 三者对比

GIL全局解释器锁

	多进程	多线程	多协程
优点	同时利用多核CPU并行计算	相比进程，更轻量级、占用资源更少	内存开销少，可启动的协程数量最多
缺点	占用资源多、可启动数目比线程少	相比进程：只能并发执行，并由于GIL存在，无法利用多CPU 相比协程：启动数目有限制，占用内存资源，有线程切换开销	很多库不支持使用协程，如requests爬虫库需要用aiohttp库代替，代码实现复杂
适用	CPU密集型计算	IO密集型计算、同时运行的任务数目不多	IO密集型计算、可以进行超多任务运行