多任务
并行多任务：多个任务同时执行，任务数小于CPU核数时可以实现
并发多任务：多个任务交替执行，任务数高于CPU核数，通过任务调用算法看似同时进行
进程：是操作系统进行资源分配的基本单位，一个正在进行的程序或软件就是一个进程，占用CPU一核
线程：是程序执行的基本单位；一个进程默认有一个主线程，可以创造多个子线程
多线程、多进程运行即可完成多任务
多线程
使用threading模块里的Thread类创造实例，用start()方法启动子线程
线程类Thread参数：group（线程组）target（执行目标的函数名）args（以元组方式给执行任务传参）kwargs（以字典方式传参）name（线程名）
创建线程
1.import threading 导入threading模块
2. t1=threading.Thread(target=函数名 ,args=(参数 ,)) 创造子线程Thread()类
3.t1.setDaemon(True) 守护线程（可选）主线程执行完时子线程也跟着结束
4.t1.start() 启动子线程
5.t1.join() 阻塞主线程（可选）主线程等子线程执行完再执行
run方法
执行start()时自动调用，创建Thread的子类重新定义run函数
线程同步
多线程的执行是异步无序的，都对共享数据（如全局变量）有操作时，同时进行会出现资源竞争，导致多个线程同时操作共享数据
线程同步：线程之间相互协同，一个线程需要停下接收另一个线程的某个结果后才能继续执行，避免资源竞争
方法一：线程等待join()
方法二：互斥锁，对共享数据进行锁定，保证同一时间只有一个线程操作
1.导入threading模块
2.lock=Lock() 创建互斥锁实例
3.lock.acquire() 上锁，加在函数中，在释放之前其余上锁步骤会堵塞
4.lock.release() 解锁，加在函数中，其他线程的上锁步骤在互斥锁释放后开始执行
多进程
使用multiprocessing模块的Process类
创建进程
1.import multiprocessing 导入模块
2.p1=Process() 创建子进程
3.p1.start() 启动子进程
4.p1.join() 阻塞主进程,括号内可填入阻塞时间上限
5.p1.terminate 终止子进程
p1.is_alive() 判断子进程是否还未结束，返回布尔型
多进程间不共享全局变量，适用于计算/IO密集的任务，但同时消耗也比多线程大
进程通信
队列：先进先出（FIFO） 入队：将一个数据放在队列尾部 出队：将队列头部的一个数据取出 maxsize：队列中能存放的数据上限 达到上限就会堵塞，直到队列中的数据被消费；不设置则无上限
进程间为异步通信，使用multiprocessing模块的Queue类进行数据传递，Queue本身就是一个消息列队程序
q=Queue() 创建队列实例，括号内可填入上限
q.empty()判断队列是否为空，q.full()判断队列是否充满，都返回布尔型
q.qsize() 查看队列数据数
q.put(数据) 放入数据，q.put(数据 ,True ,阻塞时长) 决定队列满溢时先阻塞一定时长，如果还没有空间再报错
a=q.get() 取出数据
线程间通信可用queue模块的Queue类进行
进程池
先启动多个进程，再等待主进程进行任务分配，执行后的进程不会立即关闭而是返回池里等待重复使用
使用multiprocessing模块中的Pool类
p=Pool() 创造进程池，括号内可填入上限
p.apply_asymc(函数名 ,args ,kwargs) 以非阻塞的方式异步调用函数进程；p.apply()以阻塞的方式同步调用函数进程
p.close() 关闭进程池，不接收新任务，只执行已分配任务
p.join() 阻塞进程池，等待所有进程结束，放在p.close()后
enumerate() 立即终止任务
进程池通信：使用multiprocessing.Manager()中的Queue()
创建队列实例q=Manager().Queue()
提交任务的两种方式
同步调用：提交完任务后进行阻塞，等到任务结束接收到任务的返回值后，才继续执行
异步调用：提交完任务后不进行阻塞，直接继续执行
协程
单线程下的并发多任务，通过代码规定执行顺序
不需要通过cpu来调度，是一种用户轻量级线程
协程能保留上一次调用时的状态
应用于IO特别多的场景
创建协程
1.yield方法：函数中加 yield 数据，用next(函数())启动，执行到此时暂停执行并返回数据，等到下一次启动时从暂停处继续执行
2.greenlet方法：from greenlet import greenlet 从greenlet模块中导入greenlet类
gr1=greenlet(函数名) 创建greenlet实例
x=gr1.switch(参数) 使用switch方法启动协程，第一次启动协程时括号内参数传给对应函数，之后从暂停处继续时作为暂停处的返回值；当协程中执行到其他协程的switch（gr2.switch()）时，暂停该协程转去执行对应协程，直到在其他协程中执行到该协程的switch（gr1.switch()）时，切换回来从暂停处继续执行，直到协程执行完成后释放，需要让协程执行完毕
import greenlet
def test1(x, y):
z=gr2.switch(x+y)
print(z) #输出123abc
def test2(u):
print(u) #输出123abc
gr1.switch(u)
gr1 = greenlet.greenlet(test1)
gr2 = greenlet.greenlet(test2)
print(gr1.switch("123" ,"abc")) #输出None
greenlet.dead 协程是否终止，返回布尔型
3.gevent方法：遇到IO时自动切换模块
import gevent
创建协程实例并启动 g1=gevent.spawn(函数 ,参数)
g1.join() 阻塞协程
gevent.joinall(协程列表) 阻塞列表内所有协程，等待所有协程执行结束
当执行到耗时操作时自动跳转执行其他协程，等耗时操作结束时再接回继续执行
