进程，线程，协程以及python多线程与协程的实现

参考链接 https://segmentfault.com/p/1210000016570498/read
https://juejin.im/post/6844904057321029645

进程是cpu进行资源分配的单位，可以理解为”正在运行的程序“。一个cpu同一时间只能执行一个进程，多进程的实现原则是cpu飞快切换不同进程，看着像是多个进程同时进行。

线程属于进程，是cpu的执行单位。线程共享进程的内存地址空间。多线程是不安全的，当其中一个线程崩溃了，会导致整个进程的崩溃，但是进程之间相互不会影响。

协程是属于线程的，协程程序是在线程里跑的，因此又称为微线程。线程的切换是由cpu自动调度的，而协程的切换是用户通过代码手动切换，因此协程切换没有线程的上下文切换消耗，切换效率较高。同时，由于切换是用户手动操作，也不会出现代码执行一半被强制打断的情况，因此不需要原子锁（多个线程进行一个操作时，其中任意一个线程或者没有开始进行这个操作，或者完全执行了这个操作，不会出现执行一半被其他线程打断的情况）。

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并发，指的是程序运行在一个cpu上，cpu通过上下文切换，实现程序的看似同时执行。并行指的是两个程序同时运行在两个cpu上，相互之间没有任何影响。
正常情况下，一个线程可以运行在一个cpu上，多线程可以运行在多核cpu，是并行操作。但是由于python GIL全局解释锁的存在，python的多线程其实是运行在一个cpu上的，是并发的。协程是运行在一个线程中的，因此是在一个cpu上的并发操作。多线程和协程好像都是一个cpu上的并发操作，那么，什么时候使用多线程，什么时候使用协程呢？
https://blog.csdn.net/mydistance/article/details/82989336?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2_allsobaiduend~default-1-82989336.nonecase
一般来说，解决并行事件的传统思路可能是使用多线程。但是多线程有几个劣势，第一是资源的开销，第二是由于Python GIL（全局解释锁）的存在，多线程并非并行执行，而是交替执行，造成多线程在计算密集型任务的效率并不高。对开发者而言，多线程实现方式更加简单，但是在大多数情况下，协程的效率其实更高。
要是每个任务都是纯计算的，其实并发并不能提高其整体效率，多线程还会因为需要切换而降低效率。并发提升效率的原理是在任务一遇到io情况下，切到任务二去执行，这样就可以利用任务一阻塞的时间完成任务二的计算，效率的提升就在于此。https://www.cnblogs.com/russellyoung/p/python-zhi-xie-cheng.html

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python 多线程实现
python有两个模块用于实现多线程，thread和threading模块，thread模块提供了基本的线程和锁支持，threading提供的是更高级的完全的线程管理。因此一般情况下，使用的是threading来实现python的多线程机制。
注意，线程可以设置为守护线程，守护线程是在进程所有其余线程结束后自动结束，没办法设置其针对某个线程进行守护。
实现可以获取线程返回值的多线程方法，自己重写thread类继承threading.Thread，对其中函数进行自定义实现。参考链接 https://www.cnblogs.com/tianleblog/p/11599079.html

import threading
class MyThread(threading.Thread):
   def __init__(self,func,args=()):
       super(MyThread,self).__init__()
       self.func = func
       self.args = args
   def run(self):
       self.result = self.func(*self.args)
   def get_result(self):
       try:
          return self.result  # 如果子线程不使用join方法，此处可能会报没有>self.result的错误
       except Exception:
           return None
def foo(a,b,c):
   time.sleep(1)
   return a*2,b*2,c*2
st = time.time()
li = []
for i in xrange(4):
  t = MyThread(foo,args=(i,i+1,i+2))
 li.append(t)
   t.start()
for t in li:
   t.join()  # 一定要join，不然主线程比子线程跑的快，会拿不到结果
   print t.get_result()

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python 协程实现
https://blog.csdn.net/u011570492/article/details/90109983
python可以通过 yield/send 的方式实现协程。在python 3.5以后，async/await 成为了更好的替代方案。
python2协程实现方案
https://www.cnblogs.com/renpingsheng/p/7218967.html
python3中协程实现方法
https://blog.csdn.net/dg_lee/article/details/103966162