一、什么是多任務

??如果一個操作系統上同時運行了多個程序，那么稱這個操作系統就是 多任務的操作系統，例如：Windows、Mac、Android、IOS、Harmony 等。如果是一個程序，它可以同時執行多個事情，那么就稱為 多任務的程序。

??一個 CPU 默認可以執行一個程序，如果想要多個程序一起執行，理論上就需要多個 CPU 來執行。

??如果一個 CPU 是一個核心，理論上只能同時運行一個任務，但是事實上卻可以運行很多個任務。這是因為操作系統控制著 CPU，讓 CPU 做了一個特殊的事情，一會運行一個任務，然后快速的運行另一個任務，依次類推，實現了多個任務，看上去 “同時” 運行多個任務。

并發：是一個對假的多任務的描述；

并行：是真的多任務的描述；

二、進程與線程

??計算機程序只是存儲在磁盤上的可執行二進制（或其它類型）文件。只有把它們加載到內存中從被操作系統調用，才擁有其生命期。

??進程（process）則是一個執行中的程序。每個進程都擁有自己的地址空間、內存、數據棧以及其它用于跟蹤執行的輔助數據。操作系統管理其上所有進程的執行，并為這些進程合理分配時間。進程也可以通過派生新的進程來執行其它任務，不過因為每個新進程也都擁有自己的內存和數據棧等，所以只能采用進程間通信的方式共享數據；

??線程（thread）與進程類似，不過它們是同一個進程下執行的，并共享相同的下上文。線程包括開始、執行順序和結束三部分。它有一個指令指針，用于記錄當前運行的上下文。當其它線程運行時，它可以被搶占（中斷）和臨時掛起（也稱為睡眠）—— 這種做法叫做讓步（yielding）。

??一個進程中的各個線程與主線程共享同一片數據空間。線程一般是以并發方式執行的。在單核 CPU 系統中，因為真正的并發是不可能的，所以線程的執行實際上是這樣規劃的：每個線程運行一小會，然后讓步給其它線程（再次排隊等待更多的 CPU 時間）。在整個進程的執行過程中，每個線程執行它自己特定的任務，在必要時和其它線程進行結果通信。

??但是這種共享數據也是存在風險的。如果兩個或多個線程訪問同一片數據，由于數據訪問順序不同，可能導致結果不一致。這種情況通常稱為 “競態條件”（race condition）。另一個需要注意的問題時，線程無法給予公平的執行時間。這是因為一些函數會在完成前保持阻塞狀態，如果沒有專門為多線程情況進行修改，會導致 CPU 的時間分配向這些貪婪的函數傾斜。

??在實現多任務時，線程切換從系統層面遠不止保存和恢復 CPU 上下文這么簡單。操作系統為了程序運行的高效性，每個線程都有自己緩存 Cache 等數據。操作系統還會幫你做這些數據的恢復操作。所以線程的切換比較耗性能。但是協程的切換只是單純的操作 CPU 的上下文。

線程是計算機中可以被 CPU 調度的最小單元，進程是計算機資源分配的最小單元；進程作為資源分配的單位，系統在運行時會為每個進程分配不同的內存區域；

一個程序，至少有一個進程，一個進程中至少有一個線程，最終是線程在工作；

一個進程內可以開設多個線程，在用一個進程內開設多個線程無需再次申請空間及拷貝代碼的操作，開設線程的開銷遠遠的要小于進程的開銷；

單核 CPU，其實是一種假的多線程，因為在一個時間單元內，也只能執行一個線程的任務。但是因為 CPU 時間單元特別短，因此感覺不出來；

三、多進程的使用場景

??多進程 適合 計算密集型 的場景。

【1】、多進程的使用

import os, timefrom multiprocessing import Processdef task():val = 1for i in range(1, 100000):val *= iif __name__ == "__main__":l = []count = int(os.cpu_count())print(f"當前計算機CPU核心個數：{count}")start_time = time.time()for i in range(count):p = Process(target=task)p.start()l.append(p)for p in l:p.join()print(f"運行時間：{time.time() - start_time}")

【2】、多線程的使用

import os, timefrom threading import Threaddef task():val = 1for i in range(1, 100000):val *= iif __name__ == "__main__":l = []count = int(os.cpu_count())print(f"當前計算機CPU核心個數：{count}")start_time = time.time()for i in range(count):t = Thread(target=task)t.start()l.append(t)for t in l:t.join()print(f"運行時間：{time.time() - start_time}")

四、多線程的使用場景

??多線程 適合 IO 密集型 場景

【1】、多進程的使用

import timefrom multiprocessing import Processdef task():time.sleep(3)if __name__ == "__main__":l = []start_time = time.time()for i in range(1000):p = Process(target=task)p.start()l.append(p)for p in l:p.join()print(f"運行時間：{time.time() - start_time}")

【2】、多線程的使用

import timefrom threading import Threaddef task():time.sleep(3)if __name__ == "__main__":l = []start_time = time.time()for i in range(1000):t = Thread(target=task)t.start()l.append(t)for t in l:t.join()print(f"運行時間：{time.time() - start_time}")