一.多任务和单任务的区别
1.单任务
一个个任务一次执行
2.多任务
多个任务同时执行
二.并行和并发性的区别
1.并发
同一时刻快速交替执行多个任务
2.并行
同一时刻同时执行多个任务
三.多进程
1.多进程的三大步骤
①.导包：import multiprocessing
②.创建进程: 进程对象名 = multiprocessing.Process(target=任务名)
③.启动进程: 进程对象名.start()
2.参数详解
1.参数解释
①target: 指定携带任务的函数名, 注意: 没有括号
②args: 以元组的形式传递参数, 注意: 如果只有1个参数加逗号
③kwargs: 以字典形式传递参数, 注意: 字典的key必须和任务中形参名一致
④name: 默认进程名称是Process-1,Process-2...,也可以直接指定
2.os模块获取子进程id和父进程id
①子进程id：osgetpid()
②父进程id：osgetppid()
③拓展：根据id杀死进程：os.kill(pid,9)
3.拓展：获取当前进程的名字和id
①当前进程id：multiprocessing.current_process().pid
②进程名：multiprocessing.current_process().name
3.注意事项
1.多进程在调用的时候必须添加main判断保护，否则容易出现递归错误
2.多进程之间不能共享全局变量
3.主进程默认会等待所有子进程结束再结束
如何设置子进程跟着主进程结束
①子进程名.daemon = True
②子进程名.terminate()
四.多线程
1.多线程的三大步骤
①导包: import threading
②创建线程: 线程对象名 = threading.Thread(target=任务名)
③启动线程: 线程对象名.start()
2.参数详解
1.参数解释
①target: 指定携带任务的函数名, 注意: 没有括号
②args: 以元组的形式传递参数, 注意: 如果只有1个参数加逗号
③kwargs: 以字典形式传递参数, 注意: 字典的key必须和任务中形参名一致
④name: 默认线程名称是Thread-1,Thread-2...,也可以直接指定
2.拓展：获取当前线程的名字和id
①当前线程id: threading.current_thread().native_id
②线程名: threading.current_thread().name
3.注意事项
1.多线程在调用的时候,不是必须添加main判断,但是建议养成好习惯
2.多线程之间可以共享全局变量
3.主线程默认会等待所有的子线程结束再结束
如何设置子线程跟着主线程结束
①子线程名.daemon = True
②子线程名.setDaemon(True)
4.Cpython中的线程只有并发，没有并行,因为受GIL影响
五.多进程和多线程的核心对比
1.区别
① 进程之间不共享全局变量
② 线程之间共享全局变量
③ 创建进程的资源开销要比创建线程的资源开销要大
④ 进程是操作系统资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位
2.关系
① 线程是依附在进程里面的，没有进程就没有线程。
② 一个进程默认提供一条线程，进程可以创建多个线程。
3.精简对比
1.进程
①优点：可以用多核
②缺点：资源开销大
2.线程
①优点：资源开销小
②缺点：不能使用多核
六.多协程
1.Python中生成器
1.生成器推导式：（i for i in range(x)）
2.生成器函数：函数内使用了yield关键字
3.好处
1.内存效率极高
①按需生成：数据需要时才产生，不一次性加载到内存
②适合大数据：处理GB/TB级文件或无限序列
③ 减少内存和CPU开销
2.代码简洁
①用 yield 代替复杂的状态管理
②生成器表达式语法简洁
2.Python中协程
1.Python中的协程从生成器发展来的
2.三要素
①async def 定义函数
②await 指定等待处
③asyncio.run()
七.进程/线程/协程对比
1.完整对比
2.应用场景
3.一句话示例
①协程：单线程魔术师，手里抛接多个球（I/O等待时换件事做）
②线程：多个魔术师，但只有一个能表演（GIL限制）
③进程：多个魔术师，各自独立表演 （完全独立）
