Python：多进程，多线程，协程基础案例

多进程：
1、进程是系统进行资源分配的最小单位，每个进程都有自己的独立内存空间，不用进程通过进程间通信来通信。
2、但是进程占据独立空间，比较重量级，所以上下文进程间的切换开销比较大，但是比较稳定安全。

多线程：
1、线程是进程的一个实体，是CPU进行调度的最小单位，他是比进程更小能独立运行的基本单位。
2、线程基本不拥有系统资源，只占用一点运行中的资源（如程序计数器,一组寄存器和栈），但是它可以与同属于一个进程的其他线程共享全部的资源。
3、可以显著提高程序的运行速率，上下文切换快，开销比较少，但是不够稳定，容易丢失数据，形成死锁。

协程：
1、更小的执行单位，是一种轻量级的线程，协程的切换只是单纯的操作CPU的上下文，所以切换速度特别快，且耗能小。
2、也称为微线程，在一个线程中执行，执行函数时可以随时中断，由程序（用户）自身控制，执行效率极高。
3、与多线程比较，没有切换线程的开销和多线程锁机制。

单线程，多线程，多进程案例：

import asyncio
import threading
import multiprocessing
import time


def f1(name):
    time.sleep(0.5)
    print("{name} run.".format(name=name))


def f2(name):
    time.sleep(0.5)
    print("{name} run.".format(name=name))


if __name__ == '__main__':
    # 普通
    print("普通程序开始执行")
    start1 = time.time()
    f1("普通Tom")
    f2("普通Lucy")
    end1 = time.time()
    print("普通程序结束执行")
    print("普通执行耗时：{}".format(end1 - start1))
    print("*" * 30)

    # 多线程：threading
    print("多线程程序开始执行")
    start2 = time.time()
    t1 = threading.Thread(target=f1, args=("多线程Tom",))
    t2 = threading.Thread(target=f2, args=("多线程Lucy",))
    t1.start()
    t2.start()
    end2 = time.time()
    print("多线程程序结束执行")
    print("多线程执行耗时：{}".format(end2 - start2))
    print("*" * 30)

    # 多进程：multiprocessing
    multiprocessing.freeze_support()
    print("多进程程序开始执行")
    start3 = time.time()
    p1 = multiprocessing.Process(target=f1, args=("多进程Tom",))
    p2 = multiprocessing.Process(target=f2, args=("多进程Lucy",))
    p1.start()
    p2.start()
    end3 = time.time()
    print("多进程程序结束执行")
    print("多进程执行耗时：{}".format(end3 - start3))
    print("*" * 30)

协程案例：

import asyncio
import threading
import multiprocessing
import time


async def f3(name):
    await asyncio.sleep(0.5)
    print("{name} run.".format(name=name))


async def f4(name):
    await asyncio.sleep(0.5)
    print("{name} run.".format(name=name))


if __name__ == '__main__':
    # 协程：asyncio
    print("协程程序开始执行")
    start4 = time.time()
    tasks = [f3("协程Tom"), f4("协程Lucy")]
    asyncio.run(asyncio.wait(tasks))
    end4 = time.time()
    print("协程程序结束执行")
    print("协程执行耗时：{}".format(end4 - start4))
    print("*" * 30)

协程优势：

无需线程上下文切换的开销
无需原子操作锁定及同步的开销
方便切换控制流，简化编程模型
高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。

协程劣势：

无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.
当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。
进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序
写法虽然有点别扭，但是省去了很多工作，

例如：
创建事件循环任务列表，
将创建的协程事件放入事件循环任务列表，
遇到堵塞时自动切换协程事件，
协程事件全部执行完成后，自动销毁事件循环任务列表。

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