（現在人工智能非常火爆，很多朋友都想學，但是一般的教程都是為博碩生準備的，太難看懂了。最近發現了一個非常適合小白入門的教程，不僅通俗易懂而且還很風趣幽默。所以忍不住分享一下給大家。

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• 進程
  • 簡介
  • 使用場景
• 線程
  • 簡介
  • 使用場景
• 協程
  • 簡介
  • 使用場景
• 進程與線程之間的關系

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背景：競爭上崗已工作半個月，老大給的第一個任務是讓我理解線程、進程、協程的概念和使用場景，不忘初心，來波分享

進程

簡介

一個運行的程序或代碼就是一個進程，一個沒有運行的代碼叫程序。進程是系統進行資源分配的最小單位，進程擁有自己的內存空間，進程之間相互獨立，所以進程間數據不共享，開銷大，同一個進程中的所有線程共享資源

使用場景

多進程適合在 CPU 密集 型操作(cpu 操作指令比較多，計算密集型，如科學計算，位數多的浮點運算)
計算密集型任務的特點是要進行大量的計算，消耗CPU資源，比如計算圓周率、對視頻進行高清解碼等等，全靠CPU的運算能力。這種計算密集型任務雖然也可以用多任務完成，但是任務越多，花在任務切換的時間就越多，CPU執行任務的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，計算密集型任務同時進行的數量應當等于CPU的核心數。
計算密集型任務由于主要消耗CPU資源，因此，代碼運行效率至關重要。Python這樣的腳本語言運行效率很低，完全不適合計算密集型任務。對于計算密集型任務，最好用C語言編寫。

線程

簡介

調度執行的最小單位，也叫執行路徑，不能獨立存在，依賴進程的存在而存在，一個進程至少有一個線程，叫主線程，多個線程共享內存（數據共享和全局變量），因此提升程序的運行效率。

使用場景

多線程適合在 IO 密集 型操作 (讀寫數據操作較多的，比如爬蟲)
IO密集型，涉及到網絡、磁盤IO的任務都是IO密集型任務，這類任務的特點是CPU消耗很少，任務的大部分時間都在等待IO操作完成（因為IO的速度遠遠低于CPU和內存的速度）。對于IO密集型任務，任務越多，CPU效率越高，但也有一個限度。常見的大部分任務都是IO密集型任務，比如Web應用。
IO密集型任務執行期間，99%的時間都花在IO上，花在CPU上的時間很少， 因此，用運行速度極快的C語言替換用Python這樣運行速度極低的腳本語言，完全無法提升運行效率。對于IO密集型任務，最合適的語言就是開發效率最高（代碼量最少）的語言，腳本語言是首選，C語言最差。

協程

簡介

用戶態的輕量級線程，調度有用戶控制，擁有自己的寄存器上下文和棧，切換基本沒有內核切換的開銷，切換靈活。

使用場景

Python中的多線程是假的多線程，協程+線程=真的多線程

進程與線程之間的關系

線程是并發，進程是并行；
線程是屬于進程的，線程運行在進程空間內，同一進程所產生的線程共享同一內存空間，當進程退出時該進程所產生的線程都會被強制退出并清除。
線程可與屬于同一進程的其它線程共享進程所擁有的全部資源，但是其本身基本上不擁有系統資源，只擁有一點在運行中必不可少的信息(如程序計數器、一組寄存器和棧)。

參考文章
python進程、線程、協程

python進程,線程,協程,鎖等十二個面試問題