第十五章：多进程、多线程和协程

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进程和线程是学习任何编程语言都需要了解的，协程也在最近几年流行起来，特别是在 Python 语言中被广泛的使用。因为进程和线程都是概念性的，而多进程和多线程才被应用到编程中，本章我们主要学习多进程、多线程和协程概念和应用。

我们在学习多进程，多线程和协程之前，先了解下进程，线程和协程的定义。

概念

进程： 进程是指在系统中正在运行的一个应用程序。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。程序一旦运行就是进程；进程是线程的容器，进程——资源分配的最小单位。

线程：线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。

协程：协程，又称微线程，纤程。英文名 Coroutine。一句话说明什么是协程：协程是一种用户态的轻量级线程。

多进程、多线程和协程

在了解多进程、多线程和协程之前，首先我们要先了解“多任务”。

“多任务”就是你计算机上的操作系统可以同时执行多个任务。举个栗子，比如你在电脑上一边用着某神器看着心爱的小片，一边用 QQ 和女票聊天，一边在用 Pycharm 撸着代码，这就是多任务，至少同时有 3 个任务正在运行。当然，还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，比如操作系统的服务等等，只是桌面上没有显示而已。

当然理论上来说，计算机如果要同时执行“多任务”，必须要有多个 CPU，因为一个 CPU 就如同是一个人，一个人“同时”只能做一件事，同样一个 CPU “同时”只能执行一个任务。

由于 CPU 执行代码都是顺序执行的，那么，早期的单核 CPU 是怎么执行多任务的呢？

答案就是操作系统给操作系统分配时间片，让 CPU 轮流执行各个任务，任务 1 执行 0.001 秒，切换到任务 2，任务 2 执行 0.001 秒，再切换到任务 3，执行 0.001 秒……这样反复执行下去。表面上看，每个任务都是交替执行的，但是，由于执行每个任务的时间片很短，我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。

当然多个 CPU 执行“多任务”（要保证每个 CPU 同时只能执行一个任务），我们叫做并行。而用单个 CPU 以时间片切换的方式去执行“多任务”，我们叫做并发。当然并行和并发都是“多任务”，虽然并发不是同时去执行，但是给我们的感觉上来说是同时的，因为切换的太快了，对我们感觉上来说是同时执行的。

虽然现在来说我们的电脑基本上都是多 CPU，但是，由于任务数量远远多于 CPU 的核心数量，所以，即时你是多个 CPU，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。也就是说你多个 CPU 也不能保证并行执行“多任务”，而是经常用到并发去执行“多任务”。

对于操作系统来说，一个任务就是一个进程（Process），比如打开一个播放器就是启动一个播放器进程，打开一个 WORD 软件就启动了一个 WORD 进程，打开两个 WORD 就启动了两个 WORD 进程，打开一个播放器就启动了一个播放器进程。

有些进程还不止同时干一件事，比如 Word，它可以同时进行打字、拼写检查、打印等事情。在一个进程内部，要同时干多件事，就需要同时运行多个“子任务”，我们把进程内的这些“子任务”称为线程（Thread）。

由于每个进程至少要干一件事，所以，一个进程至少有一个线程。当然，像 Word 这种复杂的进程可以有多个线程，多个线程可以同时执行，多线程的执行方式和多进程是一样的，也是由操作系统在多个线程之间快速切换，让每个线程都短暂地交替运行，看起来就像同时执行一样。当然，真正地同时执行多线程需要多核 CPU 才可能实现。

我们前面编写的所有的 Python 程序，都是执行单任务的进程，也就是只有一个线程。如果我们要同时执行多个任务怎么办？

有三种解决方案：

一种是启动多个进程，每个进程虽然只有一个线程，但多个进程可以一块执行多个任务。

还有一种方法是启动一个进程，在一个进程内启动多个线程，这样，多个线程也可以一块执行多个任务。

当然还有第三种方法，就是我们自己写的程序在逻辑上对每一个任务进行轮询，但要保证你的每一个任务都是非阻塞的，这样你才可以给每一个任务分配时间片，也就是说每一个任务每次执行都是占用 CPU 很少的时间，你马上就切换到另一个任务，这和模拟操作系统分配 CPU 时间片的方式进行轮询是一样的，这种方式叫做单线程异步并发，这是目前“多任务”编程开发的主流，比如 nginx，tornado，nodejs等等主流多并发框架，他们都是采用单线程异步轮询的方式实现并发。恰恰我们的 Python 中引入的协程亦是如此。

总结一下就是，多任务的实现有 3 种方式：