同步和异步
同步和异步是相对于操作结果来说，会不会等待结果
阻塞和非阻塞
阻塞是在煮稀饭的过程中，你不能去干其他的事情。非阻塞是在煮稀饭的过程中，你还可以去做其他的事情。阻塞和非阻塞是相对于线程是否被阻塞
并发和并行
如果某个系统支持两个或者多个动作（Action）同时存在，那么这个系统就是一个并发系统。如果某个系统支持两个或者多个动作同时执行，那么这个系统就是一个并行系统。并发系统与并行系统这两个定义之间的关键差异在于“存在”这个词。
并行”概念是“并发”概念的一个子集。也就是说，你可以编写一个拥有多个线程或者进程的并发程序，但如果没有多核处理器来执行这个程序，那么就不能以并行方式来运行代码。因此，凡是在求解单个问题时涉及多个执行流程的编程模式或者执行行为，都属于并发编程的范畴。
并发
并行
进程
进程即正在执行的一个过程。进程是对正在运行程序的一个抽象。操作系统以进程为单位分配存储空间，每个进程都有自己的地址空间、数据栈以及其他用于跟踪进程执行的辅助数据，操作系统管理所有进程的执行，为它们合理的分配资源。进程可以通过fork或spawn的方式来创建新的进程来执行其他的任务，不过新的进程也有自己独立的内存空间，因此必须通过进程间通信机制（IPC，Inter-Process Communication）来实现数据共享，具体的方式包括管道、信号、套接字、共享内存区等。
multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象
多个进程可以同时进行,使用join阻塞进程
import os
import time
from random import randint
from multiprocessing import Process
def coding():
print('开始撸代码，PID是%s' % os.getpid())
time.sleep(randint(1, 3))
print('写累了，不撸了，PID是%s' % os.getpid())
def play_weixin():
print('玩一会微信，PID是%s' % os.getpid())
time.sleep(randint(1, 2))
print('不玩微信了，开始撸代码，PID是%s' % os.getpid())
if __name__ == '__main__':
# 创建进程
p1 = Process(target=coding)
p2 = Process(target=coding)
p3 = Process(target=play_weixin)
# 启动进程
p1.start()
# 阻塞进程p1
# p1.join()
# 启动进程
p2.start()
p3.start()
# 主进程
while True:
time.sleep(3)
print('我是主进程，PID是%s' % os.getpid())
线程
一个进程中的多个线程可以共享一个资源内存空间
Python的标准库提供了两个模块：thread和threading，thread是低级模块，threading是高级模块，对thread进行了封装。绝大多数情况下，我们只需要使用threading这个高级模块。
启动一个线程,创建threading的实例，然后直接start()就可以启动我们定义的线程了。
start和run的区别
start() 方法是启动一个子线程，线程名就是我们定义的name，或者默认的线程名Thread-1，
Thread-2......
run() 方法并不启动一个新线程，就是在主线程中调用了一个普通函数而已。
# !/usr/bin/env/python
# .*. encoding:utf-8 -*-
import threading
import time
class DataCopy(threading.Thread):
def __init__(self, dbname):
super(DataCopy, self).__init__()
self.dbName = dbname
def run(self):
print('Thread %s is running' % threading.current_thread().name)
print('开始备份数据库:%s' % self.dbName)
time.sleep(5)
print('数据库%s备份结束' % self.dbName)
print('Thread %s is ended' % threading.current_thread().name)
thread1 = DataCopy('database1')
# 守护线程,只要主线程结束,子线程就结束
thread1.daemon = True
thread1.start()
# 线程阻塞
# thread1.join()
print('End')
