Python协程、线程、进程异步同步差异

同步： 多任务， 多个任务之间执行的时候要求有先后顺序，必须一个先执行完成之后，另一个才能继续执行， 只有一个主线

异步： 多任务， 多个任务之间执行没有先后顺序，可以同时运行，执行的先后顺序不会有什么影响，存在的多条运行主线

阻塞：从调用者的角度出发，如果在调用的时候，被卡住，不能再继续向下运行，需要等待，就说是阻塞

非阻塞： 从调用者的角度出发， 如果在调用的时候，没有被卡住，能够继续向下运行，无需等待，就说是非阻塞

一、进程：每个进程都有自己独立的内存空间，不同进程之间的内存空间不共享。
进程之间的通信有操作系统传递，导致通讯效率低，切换开销大。

二、线程

线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务

方法：

start 线程准备就绪，等待CPU调度

setName 设置线程名称

getName 获取线程名称

setDaemon 把一个主进程设置为Daemon线程后，主线程执行过程中，后台线程也在进行，主线程执行完毕后，后台线程不论有没执行完成，都会停止

join 逐个执行每个线程，执行完毕后继续往下执行，该方法使得多线程变得无意义

run 线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法

三、协程

协程，又称微线程，是一种用户态的轻量级线程。协程能保留上一次调用时的状态，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置，当程序中存在大量不需要CPU的操作时（IO），适用于协程。

协程有极高的执行效率，因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销。

不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。

因为协程是一个线程执行，所以想要利用多核CPU，最简单的方法是多进程+协程，这样既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率。

那符合什么条件就能称之为协程：1、必须在只有一个单线程里实现并发 2、修改共享数据不需加锁 3、用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈 4、一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程

python中对于协程有两个模块，greenlet和gevent。

进程与线程之间的关系
线程是属于进程的，线程运行在进程空间内，同一进程所产生的线程共享同一内存空间，当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除。线程可与属于同一进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源，但是其本身基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的信息(如程序计数器、一组寄存器和栈)。
例题：

import gevent
import threading
import multiprocessing
# 这里展示同步和异步的性能区别，可以看到异步直接同时执行并完成，
# 而同步，需要等待第一个完成后再次执行下一个，是有顺序的执行，而异步不需要
import time
def task(pid):
    gevent.sleep(0.5)
    print('Task %s done' % pid)

def task2(pid):
    time.sleep(0.5)
    print('Task %s done'%pid)

def synchronous():
    for i in range(1, 10):
        task(i)

def asynchronous():
    threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(1,10)]
    gevent.joinall(threads)

def thread_chronous():
    t_list = []
    for i in range(1,10):
        t = threading.Thread(target=task2,args=(i,))
        t.start()
        t_list.append(t)
    for j in t_list:
        j.join()

def multi_chronous():
    t_list = []
    for i in range(1, 10):
        t = multiprocessing.Process(target=task2, args=(i,))
        t.start()
        t_list.append(t)
    for j in t_list:
        j.join()

# 同步执行
print('Synchronous:')
synchronous()
# 开启协程异步执行 自动切换函数
print('Asynchronous:')
asynchronous()
# 开启线程异步执行
print('Threading')
thread_chronous()
# 开启进程的异步执行
if __name__ == '__main__':
    print('Multiprocess')
    multi_chronous()
---------------------