进程 线程 协程 异步
并发编程(不是并行)目前有四种方式：多进程、多线程、协程、和异步
- 多进程编程在python中有类似C的os.fork，更高层封装的有multiprocessing标准库
- 多线程编程python中有Thread和threading
- 异步编程在linux下主要有三种实现select、poll、epoll
- 协程在python中通常会说得yield，关于协程的库主要有greenlet,stackless,eventlet等实现
进程
- 不共享任何状态
- 调度由操作系统完成
- 有独立的内存空间(上下文切换的时候需要保存栈、cpu寄存器、虚拟内存、以及打开的相关句柄等信息，开销大)
- 通讯主要通过信号传递的方式来实现(实现方式有多种，信号量、管道、事件等，通讯都需要过内核，效率低)
线程
- 共享变量(解决了通讯麻烦的问题，但是对于变量的访问需要加锁)
- 调度由操作系统完成(由于共享内存，上下文切换变得高效)
- 一个进程可以有多个线程，每个线程会共享父进程的资源(创建线程开销占用比进程小很多，可创建的数量也会很多)
- 通讯除了可使用进程间通讯的方式，还可以通过共享内存的方式进行通信(通过共享内存通信比通过内核要快很多)
协程
- 调度完全由用户控制
- 一个线程(进程)可以有多个协程
- 每个线程(进程)循环按照指定的任务清单顺序完成不同的任务(当任务被堵塞时，执行下一个任务;当恢复时，再回来执行这个任务;任务间切换只需要保存任务的上下文，没有内核的开销，可以不加锁的访问全局变量)
- 协程需要保证是非堵塞的且没有相互依赖
- 协程基本上不能同步通讯，多采用异步的消息通讯，效率比较高
总结
- 进程拥有自己独立的堆和栈，既不共享堆，亦不共享栈，进程由操作系统调度
- 线程拥有自己独立的栈和共享的堆，共享堆，不共享栈，线程亦由操作系统调度(标准线程是的)
- 协程和线程一样共享堆，不共享栈，协程由程序员在协程的代码里显示调度
聊聊协程
协程，又称线程，纤程
Python的线程并不是标准线程，是系统级进程，线程间上下文切换有开销，而且Python在执行多线程时默认加了一个全局解释器锁(GIL),因此Python的多线程其实是串行的，所以并不能利用多核的优势，也就是说一个进程内的多个线程只能使用一个CPU。
def coroutine(func):
def ret():
f = func()
f.next()
return f
return ret
@coroutine
def consumer():
print "Wait to getting a task"
while True:
n = (yield)
print "Got %s",n
import time
def producer():
c = consumer()
task_id = 0
while True:
time.sleep(1)
print "Send a task to consumer" % task_id
c.send("task %s" % task_id)
if __name__ == "__main__":
producer()Wait to getting a task
Send a task 0 to consumer
Got task 0
Send a task 1 to consumer
Got task 1
Send a task 2 to consumer
Got task 2
传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息，一个线程取消息，通过锁机制控制队列和等待,但是容易死锁
如果改用协程，生成者生成消息后，直接通过yield跳转到消费者开始执行，待消费者执行完毕后，切换回生产者继续生产，效率极高
Gevent
介绍
gevent是基于协程的Python网络库。特点：
- 基于libev的快速事件循环(Linux上epoll，FreeBSD上kqueue)
- 基于greenlet的轻量级执行单元
- API的概念和Python标准库一致(如事件，队列)
- 可以配合socket,ssl模块使用
- 能够使用标准库和第三方模块创建标准的阻塞套接字(gevent.monkey)
- 默认通过线程池进行DNS查询，也可通过c-are(通过GEVENT_RESOLVER=ares环境变量开启)
- TCP/UDP/HTTP服务器
- 子进程支持(通过gevent.subprocess)
- 线程池
