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在操作系统中 ， 每一个独立运行的程序 ， 都占有 操作系统 分配的资源 ， 这些程序中间互不干涉 ， 都只负责运行自己的程序代码 ， 这就是进程 。
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但是当操作系统频繁的创建销毁进程时 ， 大量的系统资源被浪费在创建和销毁的过程中 。 而随着多核心 cpu 的出现 ， 线程也逐渐代替了进程 ， 成为了操作系统 可以独立运行的基本单位 。
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当进程不是多线程程序时 ， 存在于进程当中的唯一线程 ， 便是进程本身运行的代码块 。
而当多线程出现在一个进程中时 ， 则多个线程之间共享此进程的资源 ， 并接受操作系统的调度来运行每个线程 。
状态
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协程为了了解协程的概念 ， 我们先来了解一下并发和并行 。
并行并行比较好理解 ， 即有多个程序在同时执行 ， 这里的程序指的是操作系统的线程 。
每个 cpu 核心 ， 只能在同一个时刻运行一组指令 ， 意味着同一时刻 ， 一个核心上只有一个线程在执行 。
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当 cpu 有四个核心时 ， 他只可以 执行4个线程 。
并发想要了解并发 ， 就需要知道 和。
同步阻塞当程序中的一个 I/O 操作 ， 会占据比较长的时间 ， 这时候 ， 程序没有被挂起 ， 且一直在等待网络数据传输 ， 无法进行其他操作 ， 这时候就是同步阻塞 。
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同步的一个概念就是 ， 网络传输完成后也无法告知主程序操作完成 ， 这就导致了主程序：
- 要么只能进行等待 I/O 完成
- 要么轮询去查看是否传输是否已经完成
同步非阻塞非阻塞的概念即主程序可以进行其他的操作 。
文章插图异步阻塞有同步 ， 就有异步 。
而异步阻塞与同步阻塞相同 ， 主程序啥也不干 ， 就等着 I/O 操作完成 。
文章插图异步非阻塞异步非阻塞状态 ， 便是并发的关键 。
当主程序使用异步 I/O 操作时 ， 并不会影响主程序后续的运行 ， 而当异步 I/O 操作完成后 ， 会主动通知主程序进行其他操作 ， 这样就减少了轮询过程中的资源消耗 ， 专注于其他工作 。
文章插图并发而并发就是 异步非阻塞 状态下的一种形式 ， 当程序执行操作 a 时 ， 使 a 的 I/O 异步操作 ， 这时程序去执行操作 b, 在外部看来 ， a 和 b 时同时被执行的 ， 然而他们只运行在在一个线程当中 。
与线程、进程不同的是 ， 协程并不是操作系统物理层面存在的一种程序 。
协程是程序级别的 ， 由程序编写者自己操控整个协程的生命周期 。 这样就实现了类似操作系统操作多线程一样的效果 ， 但是省下了现成的切换中造成的资源消耗 。
而通过程序来操纵协程 ， 就造成了cpu 一直在运行 ， 并且是多个协程一直在运行的假象 ， 也就变成了并发 。
实例下面我们通过几个实例来说明 ， 在 python 中的进程、线程和协程的关系 。
进程实例在 python 中我们如何编写多进程的程序呢？
答案是使用模块 multiprocessing 进行实现 。
import timefrom multiprocessing import Processclass Test(Process):def __init__(self):super().__init__()def run(self):while True:print("process b is run")time.sleep(1)通过继承 multiprocessing 的 Process， 实现进程类 ， 然后实现 run 方法 ， 即可在此方法中实现进程要运行的内容 。from process_b import Testimport timeif __name__ == "__main__":t = Test()t.start()while True:print("process a run")time.sleep(1)调用方法也非常简单 ， 直接使用 Test 实例化对象 ， 然后调用对象的成员函数 start() 即可 。python3 process_a.pyprocess a runprocess b is runprocess b is runprocess a runprocess a runprocess b is runprocess b is runprocess a run线程实例【Python - 进程、线程与协程】Cpython 中由于存在 GIL， 所以多线程在实际应用中也会变为单核 cpu 上的线程 ， 排队运行 。
稿源：(未知)
【傻大方】网址：http://www.shadafang.com/c/111J2V3H020.html
标题：Python - 进程、线程与协程