Python-协程-进程-线程

Python

多进程-Process(multiprocessing)：使用multiprocessing模块实现，适合CPU密集型任务。
多线程-Thread(threading)：使用threading模块实现，适合I/O密集型任务。
多协程-Coroutine使用异步编程asyncio模块实现，适合高并发的I/O操作
用线程池或进程池：可以使用Python的concurrent.futures模块创建线程池或进程池来并发读取大文件

  在 多进程 场景中 "每个进程都有属于自己的GIL" ，所以在多核处理器下，多进程的运行是不会受GL影响的-使用多核处理器
  多线程 场景中，Python因为 GIL 的限制
  python 协程的本质是个单线程，它不能同时利用 CPU 多核资源--单核不阻塞
 异步多进程"  可以解决利用多核资源。多进程 + 协程，既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率，可获得极高的性能。aiomultiprocess

协程

协程 ：协程需要的两个能力事件循环和任务暂停和继续
 python2.5 为生成器引用.send()、.throw()、.close()方
    旧协程以yield关键字为核心，
	   通过yield关键提供的代码执行暂停、恢复的能力，实现函数交替的执行，cpu的转让等能力
 async和await是Python 3.5引入的语法,用于定义和使用协程(coroutine)。
    async def 用于定义一个协程函数
    await     用于等待一个协程完成
 anext()是Python 3.10引入的函数,用于获取异步迭代器的下一个值。它返回一个协程对象,可以使用await等待结果
 
旧协程
   旧协程中的实现分别是：
       事件循环通过手动编写while循环代码实现
       代码暂停继续执行通过yield生成器的能力实现	
新协程是asyncio、async、await等关键字实现的。
   新协程是基于事件循环机制实现的，核心能力包括事件循环，任务，回调机制等。三者提供的能力分别是
    asyncio 提供了事件循环
    async 提供了协程标识
    await 提供了流程挂起能力 

Linux

在Linux中，进程和线程是操作系统资源管理的基本单位。
程序
   进程有自己的地址空间和资源， 进程是系统资源调度的最小单位
   线程则共享进程的资源，但有自己的执行路径。线程CPU调度的最小单位
   协程是用户空间的轻量级线程，它更接近于进程内部的调度-用户态的进程 户态内的上下文切换技术
ps -efT，PID 为进程 ID，SPID 为线程 ID
进程：
    进程有五种状态：创建、就绪、执行、阻塞、终止

协程实现

有栈协程
   多个协程要想在用户态交替运行，也必须为每个协程配备不同的栈
    多个协程都隶属于同一个进程，而进程栈的位置是被操作系统提前分配好了的。
      所以，为每个协程配备栈的时候，每个栈的内存范围必须在进程栈的范围内
无栈协程 	  
   无栈协程的实现也很简单，只要在切换协程之前，把当前协程的栈数据保存到堆上就可以了	
     协程数量也只受制于进程的堆的大小	
     async/await 关键字		 
     栈协程要求在语言中引入新语法（如 async/await 关键字）。
	 然而，这种新语法会增加开发者编写并发代码的复杂度。
	 开发者需要在编程过程中手动标记（如用 async 标记异步函数并用 await 标记其调用点 
 绿色线程(greenlet)为有栈协程，而异步IO库如asyncio则属于无栈协程     
     greenlet 用 C 语言扩展保存 Python 解释器的调用栈，然后在此基础上提供了切换接口，是一种原始的有栈协程

asyncio

 运行器             asyncio.run
 运行器上下文管理器 class asyncio.Runner   run(coro, *, context=None)  close() get_loop()

 底层： asyncio.get_running_loop()   asyncio.get_event_loop()
        asyncio.set_event_loop(loop) asyncio.new_event_loop()
     loop.call_soon() 和 loop.call_later()	
 asyncio.run() 函数用来运行最高层级的入口点 "main()" 函数 

 可等待 对象有三种主要类型: 协程, 任务 和 Future	
  asyncio.TaskGroup.create_task() 是一个平衡了结构化并发的新选择；它允许等待一组相关任务并具有极强的安全保证

示例

aiofiles是一个异步文件操作库，
   提供了一种简单而强大的方式来执行文件操作，包括打开文件、读取文件、写入文件等。aiofiles库是建立在asyncio之上的	 
 
a coroutine function: an async def function

参考

 aiofiles，一个异步测试的 Python 库！ https://www.cnblogs.com/pywen/p/18060771