多进程：
1、进程是系统进行资源分配的最小单位，每个进程都有自己的独立内存空间，不用进程通过进程间通信来通信。
2、但是进程占据独立空间，比较重量级，所以上下文进程间的切换开销比较大，但是比较稳定安全。
多线程：
1、线程是进程的一个实体，是CPU进行调度的最小单位，他是比进程更小能独立运行的基本单位。
2、线程基本不拥有系统资源，只占用一点运行中的资源（如程序计数器,一组寄存器和栈），但是它可以与同属于一个进程的其他线程共享全部的资源。
3、可以显著提高程序的运行速率，上下文切换快，开销比较少，但是不够稳定，容易丢失数据，形成死锁。
协程：
1、更小的执行单位，是一种轻量级的线程，协程的切换只是单纯的操作CPU的上下文，所以切换速度特别快，且耗能小。
2、也称为微线程，在一个线程中执行，执行函数时可以随时中断，由程序（用户）自身控制，执行效率极高。
3、与多线程比较，没有切换线程的开销和多线程锁机制。
单线程，多线程，多进程案例：
import asyncio
import threading
import multiprocessing
import time
def f1(name):
time.sleep(0.5)
print("{name} run.".format(name=name))
def f2(name):
time.sleep(0.5)
print("{name} run.".format(name=name))
if __name__ == '__main__':
# 普通
print("普通程序开始执行")
start1 = time.time()
f1("普通Tom")
f2("普通Lucy")
end1 = time.time()
print("普通程序结束执行")
print("普通执行耗时：{}".format(end1 - start1))
print("*" * 30)
# 多线程：threading
print("多线程程序开始执行")
start2 = time.time()
t1 = threading.Thread(target=f1, args=("多线程Tom",))
t2 = threading.Thread(target=f2, args=("多线程Lucy",))
t1.start()
t2.start()
end2 = time.time()
print("多线程程序结束执行")
print("多线程执行耗时：{}".format(end2 - start2))
print("*" * 30)
# 多进程：multiprocessing
multiprocessing.freeze_support()
print("多进程程序开始执行")
start3 = time.time()
p1 = multiprocessing.Process(target=f1, args=("多进程Tom",))
p2 = multiprocessing.Process(target=f2, args=("多进程Lucy",))
p1.start()
p2.start()
end3 = time.time()
print("多进程程序结束执行")
print("多进程执行耗时：{}".format(end3 - start3))
print("*" * 30)
协程案例：
import asyncio
import threading
import multiprocessing
import time
async def f3(name):
await asyncio.sleep(0.5)
print("{name} run.".format(name=name))
async def f4(name):
await asyncio.sleep(0.5)
print("{name} run.".format(name=name))
if __name__ == '__main__':
# 协程：asyncio
print("协程程序开始执行")
start4 = time.time()
tasks = [f3("协程Tom"), f4("协程Lucy")]
asyncio.run(asyncio.wait(tasks))
end4 = time.time()
print("协程程序结束执行")
print("协程执行耗时：{}".format(end4 - start4))
print("*" * 30)
协程优势：
无需线程上下文切换的开销
无需原子操作锁定及同步的开销
方便切换控制流，简化编程模型
高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。
协程劣势：
无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.
当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。
进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序
写法虽然有点别扭，但是省去了很多工作，
例如：
创建事件循环任务列表，
将创建的协程事件放入事件循环任务列表，
遇到堵塞时自动切换协程事件，
协程事件全部执行完成后，自动销毁事件循环任务列表。
图片
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