一个进程中可以有一个或多个线程。一个线程只属于一个进程。 一个进程中的多个线程是一种竞争关系。
协程类似于线程，基于线程，但是协程允许一个执行过程A中断，转而执行过程B，然后再执行过程A 优势： 协程理论上数量有无限个， 没有线程之间的切换动作，所以比较快； 没有锁机制， 因为所有协程都在一个线程中.
是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。 协程拥有自己的寄存器上下文和栈。 协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方， 在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，直接操作栈则基本没有内核切换的开销， 可以不加锁的访问全局变量，所以上下文的切换非常快。多进程模块：multiprocessing ，CPU密集型、IO计算型可以使用多进程 模块导入：from multiprocessing import Process Process创建进程
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
target如果传递了函数的引用，可以让这个子进程就执行函数中的代码target如果传递了函数的引用，可以让这个子进程就执行函数中的代码args给 target 指定的函数传递的参数，以元组的形式进行传递kwargs给 target 指定的函数传递参数，以字典的形式进行传递name给进程设定一个名字，可以省略group指定进程组，大多数情况下用不到常用方法:
start()启动子进程实例(创建子进程)is_alive()判断进程子进程是否还在活着terminate()不管任务是否完成，立即终止子进程Process 创建的实例对象的常用属性name当前进程的别名，默认为 Process-N,N 为从 1 开始递增的整数pid当前进程的 pid(进程号)一个进程的，生命周期中的几种状态： 出生： 就绪：start() 执行： 阻塞：sleep() / IO操作 死亡：正常结束 / 异常结束
import time from multiprocessing import Process def download1(name): for i in range(1, 6): print(f'{name}下载进度：{i * 20}%') time.sleep(1) def download2(name): for i in range(1, 6): print(f'{name}下载进度：{i * 20}%') time.sleep(1) if __name__ == '__main__': # 创建进程 p1 p2 p1 = Process(target=download1, args=("图片",)) p2 = Process(target=download2, args=("音乐",)) # 开启进程 p1.start() p2.start() """ 音乐下载进度：20% 图片下载进度：20% 图片下载进度：40% 音乐下载进度：40% 图片下载进度：60%音乐下载进度：60% 图片下载进度：80% 音乐下载进度：80% 图片下载进度：100%音乐下载进度：100% """程序理解：
主进程从main()开始执行 → p1.start()时，创建一个子进程 pi子进程中的代码与主进程相同，只是程序执行的开始是download1函数 → 主进程执行到 p2.start()时，同样赋值一份主进程代码从download2函数开始执行。用进程方式来实现多任务耗费资源较大，因为一个进程就需要使用一份系统资源 ——————————————————————
使用队列Queue：多进程间的共享队列 (锁 信号量处理系统已具备 ) 模块导入：from multiprocessing import Queue
q = Queue(3) # 3表示只能存放3个数据 参数 ：maxsize是队列中允许的最大项数。如果省略此参数，则无大小限制。 返回值q 是队列对象工作机制：FIFO 先进先出 常用方法
qsize()对长put()向队列中存放数据，若队列已满，此方法将阻塞至有空间可用为止put_nowait()不考虑其他直接入队get()返回队列中一个数据full()是否对满，若已满返回Tureempty()是否对空，若为空返回Ture———————————————————————
作用：多任务并行执行时，通过确定并行执行进程数量，管理任务执行过程
如若有100个任务需要处理，可直接使用Process创建100个子进程实现，但资源比较浪费。 也可以创建指定个数个子进程，如只创建10个子进程，让10个子进程重复执行任务这样就节约了资源模块导入：from multiprocessing import Pool
同步：：任务1 2，先执行任务1，在执行任务2 apply(func[, args[, kwds]]) 同步操作，它会阻塞，直到结果就绪
异步：：任务1 2,1 2两个任务之间互不影响，可同时执行 apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]]) 异步操作，不会阻塞，可以指定回调函数 异步任务中，可以指定回调函数，回调函数可以接受参数， 参数的实际值来自目标任务函数的返回值
“”“ 模拟实现一部电视剧的下载 “”” import random import time from multiprocessing import Pool teleplay = [f'西部世界第{i}集' for i in range(1, 20)] def download(name): for i in range(1, 11): print(f'{name}下载:{i * 10}%') time.sleep(random.random()) return name def alert(name): print(f'{name}下载完成!') """ 1 创建进程池 2 将下载任务都放入进程池中 3 关闭进程池 close 4 让进程池阻塞其他任务(让我先来) join """ if __name__ == '__main__': pool = Pool() #由于没有设置数量 默认为 os.cup_count 系统最优 for s in teleplay: pool.apply_async(func=download, args=(s,), callback=alert) #异步 pool.close() pool.join() """ 西部世界第1集下载:10% 西部世界第2集下载:10% 西部世界第3集下载:10% 西部世界第4集下载:10% 西部世界第4集下载:20%西部世界第1集下载:20% 西部世界第3集下载:20% 西部世界第4集下载:30% ... """ pool.apply(func=download, args=(s,)) #同步 """ 西部世界第1集下载:10% 西部世界第1集下载:20% 西部世界第1集下载:30% 西部世界第1集下载:40% ... """——————————————————————————————
多线程模块：threading，IO密集型可以使用多线程 模块导入：from threading import Thread Thread创建线程
Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None))
常用方法：
join()当前线程执行完后其他线程才会继续执行（可以阻塞其他的，让我自己先来）setDaemon()当前线程设置成守护线程，主线程结束，子线程无论是否执行完毕，直接结束 ；注意:需要在子线程开启之前设置成守护线程，否则无效。threading.currentThread()返回当前的线程变量threading.enumerate()返回一个包含正在运行的线程list，正在运行是指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程threading.activeCount()与len(threading.enumerate) 相同；返回正在运行的线程数量 import time from threading import Thread def download1(name): for i in range(1, 6): print(f'{name}下载进度:{i * 20}%') time.sleep(1) def download2(name): for i in range(1, 6): print(f'{name}下载进度:{i * 20}%') time.sleep(1) if __name__ == '__main__': # 1.创建线程 t1 = Thread(target=download1, args=('音乐',)) t2 = Thread(target=download2, args=('图片',)) # 2.开启线程 t1.start() # t1.join() t2.setDaemon(True) #t2 为守护线程 t2.start() “”“ 下载任务1进行:20% 下载任务2进行:10% 下载任务2进行:20%下载任务1进行:40% 下载任务2进行:30%下载任务1进行:60% 下载任务1进行:80%下载任务2进行:40% 下载任务1进行:100%下载任务2进行:50% ”“”线程的创建方式：
基于类继承的方式实现自定义的线程类： threading.Thread
import threading import time class Mythread(threading.Thread): def __init__(self, num): #必须要处理父类init方法 super().__init__() self.num = num def run(self): for i in range(self.num): print(f'i={i}, {threading.currentThread()}') time.sleep(1) #在run里添加调用其他函数 如 self.login（） def login(self): ... if __name__ == '__main__': # 创建一个实例对象，只能有一个线程，一个线程同一时刻只能执行一个函数 t1 = Mythread(5) #正常方式传递参数 t1.start()