what？
进程和线程概念：
流程是资源消耗的最小单位
线程是内核调度运行的最小单位
进程和线程之间的主要区别：
进程间相互独立，master进程通过fork )系统调用派生子进程
线程共享内存区域，主线程派生子线程
why？
进程和线程的优缺点：
流程：
优点：由于每个进程都有独立的内存空间，所以更加稳定，不受子进程之间的影响。 但是，如果主进程崩溃，就会变得全球化。 另外，python中不受GIL (全局解释器锁)的制约，可以有效利用多核cpu
缺点：内存资源占用量大，创建进程比线程成本高
线程：
优点：因为共享内存空间，所以资源消耗少，成本比进程低。 在python中，由于GIL的限制，只能使用一个cpu核心，因此在某个时刻只能运行一个线程
缺点：共享内存空间也有缺点，资源征用问题(在python中可以用锁定机制限制)，而且如果一个线程崩溃，整个进程就有可能崩溃
fork ) )系统调用：
是在unix/linux上用于创建子进程的相对特殊的系统调用。 其他系统调用函数的特殊之处在于，通常在一次调用中返回一次，在fork (在调用中返回两次(父进程pid子进程pid )，fork )调用中返回的子进程pid始终为0
where？ (用python思考)
多进程和多线程的共同目标是实现多任务处理
任务类型：高cpu和I/o负载
cpu密集型：需要使用多进程，充分利用多核cpu实现真正的并发
I/o密集型：可以使用多线程节约资源
什么？
在python中如何使用多进程和多线程编程？
多线程
python为多线程支持提供了两个基本库。 下层的thread模块和上层的threading模块
实现原理：
将同时执行的代码作为自变量传递给threading.Thread ()制作线程对象，与程序控制结构(循环)等组合完成该线程对象start ) )的多次调用
代码示例：(多线程实现并发套接字通信服务端() ) )。
导入导入线程库
导入importsocket##socket
s=socket.socket #创建socket对象
s.bind((0.0.0.0)，8888 ) #绑定套接字
监听s.Listen(10 ) #套接字
def run ) : #定义处理函数
sock，addr=s.accept (
while True:
a=sock.recv(1024 ) )。
if a:
sock.send(a.upper ) )
else:
sock.close (
布莱克
if __name__=='__main__':
forIinxrange(20 ) : # )基于for循环创建20个线程
t=threading.thread(target=run ) #创建线程对象
运行t.start线程
本示例的第二种格式：
导入导入线程库
导入importsocket##socket
s=socket.socket #创建socket对象
s.bind((0.0.0.0)，8888 ) #绑定套接字
监听s.Listen(10 ) #套接字
类我的thread (threading.thread ) :
defrun(self ) : #定义处理函数
sock，addr=s.accept (
while True:
a=sock.recv(1024 ) )。
if a:
sock.send(a.upper ) )
else:
sock.close (
布莱克
if __name__=='__main__':
forIinxrange(20 ) : # )基于for循环创建20个线程
创建t=Mythread线程对象
运行t.start线程
2 .多进程
python提供了用于创建进程对象的多进程模块中的process类、用于创建进程池对象的Pool类以及通过Queue和Pipe实现的进程间通信
实现原理：
将同时执行的代码作为自变量传递给multiprocessing.Process ()制作流程对象(流程对象start ) )的多次调用与程序控制结构(循环)等组合后完成
代码示例：(通过多进程实现并发套接字通信服务端() ) )。
导入多进程# #线程库
导入importsocket##socket
s=socket.socket #创建socket对象
s.bind((0.0.0.0)，8888 ) #绑定套接字
监听s.Listen(10 ) #套接字
def run ) : #定义处理函数
sock，addr=s.accept (
while True:
a=sock.recv(1024 ) )。
if a:
sock.send(a.upper ) )
else:
sock.close (
布莱克
if __name__=='__main__':
forIinxrange(20 ) : # )基于for循环创建20个线程
t=multi process.process (target=run ) #创建线程对象
运行t.start线程
可以确认在ps aux | grep python中运行了20个进程
同上：也可以通过定制类并继承Process类来重新实例化对象的方式进行编写
总之，在多任务情况下，并发是一个不可避免的问题，虽然多进程和多线程可以并发，但它们都有不可避免的缺点，所以通过nginx这样的单进程或单线程实现并发任务的处理基于事件驱动，用python实现该机制称为协和式。