Python Process/Thread 概念整理

摘要：每个在同一时间只能执行一个线程在单核下的多线程其实都只是并发，不是并行，并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念。在多线程下，每个线程的执行方式获取执行代码直到或者是虚拟机将其挂起。拿不到通行证的线程，就不允许进入执行。

进程与线程 并发与并行

进程与线程

　　首先要理解的是，我们的软件都是运行在操作系统之上，操作系统再控制硬件，比如 处理器、内存、IO设备等。操作系统为了向上层应用程序提供 简单一致 的机制来控制复杂而又大相径庭的低级硬件设备 抽象出 进程 的概念。进程是比较重量级的操作系统资源，它拥有独立的内存空间，而在 现代操作系统中为了实现在一个进程中执行多种任务，因此实现了 线程。 一个 进程 可以由多个 线程组成，每个 线程 是一个执行单元，线程 运行在 进程 的上下文环境中，并共享 同样的代码和全局数据。
我们经常说的 多线程 就是指的 在一个进程内有多个线程在执行任务，在实际开发中，开发者写的代码其实都是在线程的环境中执行的，而在多线程开发中，经常涉及到 一些 线程安全的问题，简单的看下进程 和 线程占有的资源情况

　　简单的理解 线程安全 的问题：多线程程序在运行时候，可能会同时对一个变量进行操作，操作的时候，一般线程会将这个变量的值 copy 到 自身线程的巨变变量中，再进行操作，此时可能就会发生 读写时数据不同步（数据已经被其他线程操作了，自身线程操作时读取的值已经是旧的了）的问题。

并发与并行　　

　　进程 可以申请和拥有系统资源，进程是一个实体，程序的执行依赖于、主存（存放程序和程序处理的数据） CPU(执行代码) 等…(比如IO)，而进程相当于一个环境，是控制这些操作系统硬件的实体，在操作系统中，一个系统上可以运行多个进程，运行的进程一般是多于运行它们的CPU 个数的， 所以通常一个CPU 可能需要运行多个进程任务，一个CPU 就像是一个工人，他一个时间节点只能做一件事情，所以 CPU 得频繁的在多个 进程中切换（上下文切换），这种现象就是并发执行。
　　并行执行的概念是指 多个程序在多个CPU上同时执行，“并行” 概念是 并发 概念的一个子集，我们可以编写一个 并行程序，但是如果没有足够的 CPU 来执行，那么最终就变成了并发执行

并发：同时有很多任务需要做，可以串行执行也可以并行执行
并行：可以同时（严格意义上的）做多个任务

作者：zhuoxiuwu
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/zhuoxiu...
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有句行话： “python下多线程是鸡肋，推荐使用多进程！”
为什么呢？

看两点：
1、GIL是什么？GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，来源是python设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定。

2、每个CPU在同一时间只能执行一个线程（在单核CPU下的多线程其实都只是并发，不是并行，并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念。但并发和并行又有区别，并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生；而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。）

在Python多线程下，每个线程的执行方式：
1.获取GIL
2.执行代码直到sleep或者是python虚拟机将其挂起。
3.释放GIL

可见，某个线程想要执行，必须先拿到GIL，我们可以把GIL看作是“通行证”，并且在一个python进程中，GIL只有一个。拿不到通行证的线程，就不允许进入CPU执行。
所以python里，无论如何都没法GIL导致的同一时间只能执行一个线程的问题，所以效率依然不尽如人意。

又有名言： “python下想要充分利用多核CPU，就用多进程”。
这又是为什么呢？

原因是：每个进程有各自独立的GIL，互不干扰，这样就可以真正意义上的并行执行，所以在python中，多进程的执行效率优于多线程(仅仅针对多核CPU而言)。

作者：知我莫言
来源：知乎
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/...

自己总结一下：

一个process只有一个GIL
一个process可以理解成 a bundle of threads

一个 CPU core 在某一时刻，只能有一个thread。
因此一个 CPU core 在某一时刻，自然也只能有一个Process。

但是不同的cpu core可以同时有同一个Process
假设有 4核CPU 和 4个process
CPU0，CPU1，CPU2， CPU3 可以同时处理 process0