python 线程，进程，线程池，队列 ，协程基础

线程

线程是在threading包下的，线程的全局变量是共享的
创建线程有多种方法，下面代码列举2种

进程

进程是在multiprocessing包下的，线程的全局变量不是共享的

队列

由于进程中全局变量不是共享的，所以需要用队列去同步。
队列和进程是同一个包下。

使用队列同步数据：

队列中的方法：
get（） 取数据 遵从先进先出
put（） 放数据
empty（） 队列是否为空
full() 队列是否放满
在队列中使用get方法，队列中没数据时，会造成堵塞，等待队列中有数据才会继续执行，put方法同理

进程池

进程池和进程属于中一个包下

下面是一个简单的文件夹复制功能

	import multiprocessing
	import os
	
	
	def cory_file(cory_name,new_name,old_name,q):#文件名，新文件夹，旧文件夹
	    # 读取文件
	    old_f = open(old_name+"/"+cory_name,"rb")
	    content=old_f.read()
	    old_f.close()
	    # 写入文件
	    new_f = open(new_name+"/"+cory_name,"wb")
	    new_f.write(content)
	    new_f.close()
	    # 完成一个文件放入队列
	    q.put(cory_name)
	
	def main():
	    # 输入需要复制的文件夹
	    old_name = input("请输入需要复制的文件路径")
	    # 创建新的文件夹
	    try:
	        new_name = old_name + "复件"
	        os.mkdir(new_name)
	    except:
	        pass
	    #查询文件夹下所有文件
	    cory_names=os.listdir(old_name)
	    p = multiprocessing.Pool(2)
	    q = multiprocessing.Manager().Queue(3)
	    #使用线程池执行文件复制
	    for cory_name in cory_names:
	        p.apply_async(cory_file,args=(cory_name,new_name,old_name,q))
	
	    p.close()
	    # p.join()
	    
	    #进度条功能
	    all_size = len(cory_names)
	    cory_size = []
	    count = 0
	    while True:
	        file_name = q.get()
	        count +=1
	        cory_size.append(file_name)
	        print("\r已经完成:%2.f %%"%(count*100/all_size),end="")
	        if count>=all_size:
	            break
	
	    print()
	
	if __name__ == '__main__':
	    main()

协程

协程可以用yield，greenlet，gevent实现，其中greenlet是基于yield的封装，gevent是基于greenlet的封装，这里主要分享gevent。

协程的特点：当程序遇到需要耗时或者阻塞的操作，就会去并发执行其他代码

显然这样代码比较繁琐，如果需要100个协程，那就需要100次join。下面分享一个下载图片的小程序

使用gevent.joinall方法同时执行多个协程

线程，进程，协程比较

进程切换需要消耗的资源最大，效率很低
线程切换需要的资源一般，效率一般（不考虑GIL的情况）
协程切换需要的资源小，效率很高

协程一定是并发执行的，线程和进程根据cpu核数性能不同，有可能是并行的