本文，我们将介绍进程、协程、线程、多道技术和单核并发的相关概念。

基础概念

进程

进程是指操作系统执行的一个程序，它是操作系统分配内存和资源的单位。

每个进程都有自己的内存空间，因此它们之间是独立的。

在Python中，我们可以使用multiprocessing模块来创建和管理进程。

协程

协程是一种非常特殊的进程，它不需要操作系统为其分配独立的内存空间，并且它们可以在单个进程中并行执行。

协程最常用的应用，是实现高效的异步编程。

在Python中，我们可以使用asyncio模块来实现协程。

线程

线程是操作系统执行的一个任务，它可以在一个进程内部并行执行。

线程之间共享进程的内存空间，因此它们可以非常容易地协作。

在Python中，我们可以使用threading模块来实现线程。

单核并发

单核并发是指同时处理多个任务，但实际上是在不同时刻分配给单个处理器执行。

单核并发，是通过上下文切换实现的。即，操作系统通过快速地在不同任务之间切换来模拟并行执行。

在Python中，我们可以使用多线程实现单核并发。

多道技术

多道技术，是单核并发的解决方案。是为了解决单核计算机的并发问题而实现的技术。它通过空间复用和时间复用来实现多个程序的同时运行。

空间复用：是指在内存中同时运行多个程序。比如，打开一个应用程序时，操作系统从硬盘读取文件并复制到内存中，然后由CPU读取并执行。

时间复用：是指在多个程序间切换时间片来实现多个程序的同时运行。比如，下载文件时，把文件分成多个小块并分别由多个进程下载，在遇到阻塞时会切换到其他小块，完成下载后再回来继续下载。同时，如果进程的占用时间过长，也会切换到其他进程。在切换前会保存当前进程的状态，以便下次切换回来继续运行。

案例

多线程

来一个多线程的案例

import threading
import time

def worker(num):
    print("Worker %s is running" % num)
    time.sleep(30)
    print("Worker %s has finished" % num)

threads = []
for i in range(50):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print("All workers have finished")

如果用单线程，worker们需要一个一个逐一完成工作。 而多线程，worker们会同时开始工作，效率会提升很多

joblib - Parallel

还有一个joblib的Parallel库 Parallel是joblib库的一个函数，用于并行执行函数，而threading是Python标准库中的一个模块，用于线程编程。

它们的联系在于，Parallel可以使用多线程实现并行执行，同时它抽象了线程的使用方式，开发者不必编写复杂的线程代码，可以方便地实现多线程并行计算。但是由于Parallel只能执行CPU密集型任务，对于I/O密集型任务，性能提升效果不是很明显，此时需要使用其他方法，如多协程或多进程。

这个库，我们在后面的文章中再仔细分析。

多协程

import asyncio


async def worker(num):
    print(f"Worker {num} started")
    await asyncio.sleep(10)
    print(f"Worker {num} finished")


async def main():
    tasks = []
    for i in range(50):
        task = asyncio.create_task(worker(i))
        tasks.append(task)
    await asyncio.gather(*tasks)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

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