Python 100天-從新手到大師學習筆記Day61：實戰Tornado-預備知識

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预备知识

并发编程

所谓并发编程就是让程序中有多个部分能够并发或同时执行，并发编程带来的好处不言而喻，其中最为关键的两点是提升了执行效率和改善了用户体验。下面简单阐述一下Python中实现并发编程的三种方式：

1. 多线程：Python中通过threading模块的Thread类并辅以Lock、Condition、Event、Semaphore和Barrier等类来支持多线程编程。Python解释器通过GIL（全局解释器锁）来防止多个线程同时执行本地字节码，这个锁对于CPython（Python解释器的官方实现）是必须的，因为CPython的内存管理并不是线程安全的。因为GIL的存在，Python的多线程并不能利用CPU的多核特性。
2. 多进程：使用多进程可以有效的解决GIL的问题，Python中的multiprocessing模块提供了Process类来实现多进程，其他的辅助类跟threading模块中的类类似，由于进程间的内存是相互隔离的（操作系统对进程的保护），进程间通信（共享数据）必须使用管道、套接字等方式，这一点从编程的角度来讲是比较麻烦的，为此，Python的multiprocessing模块提供了一个名为Queue的类，它基于管道和锁机制提供了多个进程共享的队列。
3. 异步编程（异步I/O）：所谓异步编程是通过调度程序从任务队列中挑选任务，调度程序以交叉的形式执行这些任务，我们并不能保证任务将以某种顺序去执行，因为执行顺序取决于队列中的一项任务是否愿意将CPU处理时间让位给另一项任务。异步编程通常通过多任务协作处理的方式来实现，由于执行时间和顺序的不确定，因此需要通过钩子函数（回调函数）或者Future对象来获取任务执行的结果。目前我们使用的Python 3通过asyncio模块以及await和async关键字（Python 3.5中引入，Python 3.7中正式成为关键字）提供了对异步I/O的支持。

我们对三种方式的使用场景做一个简单的总结。

以下情况需要使用多线程：

1. 程序需要维护许多共享的状态（尤其是可变状态），Python中的列表、字典、集合都是线程安全的，所以使用线程而不是进程维护共享状态的代价相对较小。
2. 程序会花费大量时间在I/O操作上，没有太多并行计算的需求且不需占用太多的内存。

以下情况需要使用多进程：

1. 程序执行计算密集型任务（如：字节码操作、数据处理、科学计算）。
2. 程序的输入可以并行的分成块，并且可以将运算结果合并。
3. 程序在内存使用方面没有任何限制且不强依赖于I/O操作（如：读写文件、套接字等）。