python 多线程 协程,python多进程和多线程协程

　　Python高级语法(1)抽象Python高级语法(2)多重继承和MRO继承机制Python高级语法(3)全局和nolocal关键字用法详解Python高级语法(4)魔函数_ _ init _/_ _ del _ _/_ new _ _ Python高级语法(5)魔函数__str__/__repr__是str和repr的联系和区别的本质Python高级语法(6)魔函数__len__和__contains__ is in和len () Python高级语法(7) 魔函数_ _ getitem _ _/_ setitem _ _/_ _ delitem _ _即字典取值、通过key赋值等必不可少的Python高级语法(8)魔函数_ _ enter _/_ exit _即带上下文管理器的必不可少的Python高级语法(9)魔函数__call__ let对象调用Python高级语法like函数(10)魔函数_ _ getattr _ _/_ _ setattr _ _/_ _ delattr _ _/_ getattribute _ _属性设置查询的底层拦截处理等。 Python高级语法(11)多线程、多进程、Python高级语法的进程和选择介绍(12)编码规范，即pep8讲解Python高级语法(13)Python中的一切都是对象Python高级语法(14)类型、对象和类的关系Python高级语法(15) Decorator Python高级语法(16)迭代器Python高级语法(17)map、Filter、Reduce、Zip和Lambda的应用1 .python中实现并发并行编程有三种方式：多线程、多进程、多协调CPU绑定；

　　CPU密集型也叫计算密集型，是指在极短的时间内完成I/O，CPU需要大量的计算和处理，表现为CPU利用率高。

　　例如压缩和解压缩、加密和解密、正则表达式搜索I/O-Bound:

　　IO密集型是指CPU在等待IO(硬盘和内存)读写，CPU利用率还很低。

　　比如文件处理程序、网络爬虫程序、读写数据库程序等多进程的优势。可以使用多核CPU进行并行计算。缺点：占用资源最多，可引导数据少于线程。适用场景：CPU密集型计算。多线程的优点：与进程相比，它更轻，占用的资源更少。缺点：与进程相比，多线程只能并发，不能使用多CPU(GIL)。与协处理相比，引导数据有限。占用内存资源，有线程要切换。适用场景：IO密集型计算，同时运行的任务数据不需要太多协处理。优点：内存开销最少，协处理启动次数最多。缺点：支持的库有限，代码实现复杂。适用场景：IO密集型计算，需要超过任务运行，但是有现成的库支持。2.三种方式的选择。1.首先判断是CPU密集还是IO密集。如果是CPU密集型，选择多进程2。如果是IO密集型，看有没有超级多任务要执行，有没有现成的协程库支持。如果是，选择多协程，否则，选择多线程。

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