今天在学python协程的时候有一些疑惑，向源源大神请教了一下，学到好多，总结一下。
python是线程安全的
python语言的基本数据结构设定的时候就是线程安全的，一个线程执行的时候，会有GIL锁，别的线程拿不到锁无法执行，所以python没办法多线程并发。所以python的多线程是个特例。
CPU的最小调度单元是线程不是进程，所以单进程多线程也可以利用多核CPU
以前学操作系统的时候，记得CPU一次只能执行一个进程，别的进程只能等待。没有错，但是要明确一点 “CPU的最小调度单元是线程不是进程”。
项目一般分类为计算密集型和IO密集型
对于I/O密集型，一般不会用python做，因为不能用多线程。
对于异步I/O，虽然不能利用多线程，但是可以利用协程
python2的gevent或是greenlet库是python3的async io出来前的协程解决方案
但是gevent和greenlet的学习成本比较大，对于I/O密集型可以选择golang。
golang的语言特性
goalng没有多进程，它是单进程:m线程:n协程的结构，由于CPU的执行最小单元是线程，所以golang可以有效利用多核。但是golang的基础数据结构比如map就不是线程安全，有时候要考虑加锁。那么在加锁的情况下，golang其实这段代码其实同时只有一个协程可以跑。
golang的协程
golang的goroutine是语言自带的协程,实现起来没有历史包袱，可以有效的利用多核，在一些新内核特性的支持下，它的I/O处理性能可以非常恐怖。并且编程复杂度也不是很高。
协程
一般来说协程都是n:m的协程，即n个协程在m个线程里跑，有一个runtime协程作为调度，所以可以有效利用多核。
但是python的协程是n：1的协程，即n个协程在1个线程里跑，可以实现异步I/O，但是不能有效利用多核。
对于I/O 密集型，python可以利用协程来解决，有非阻塞I/O，不需要多核，比如node就是计算单线程，I/O用的内部的线程池。Python加入async io后，可能会对一些场景下的io性能有提升
python的协程库
gevent(greenlet)应该可以用n:m协程模式。python把输入给gevent模块，gevent自己里面的C模块调用新的一套进程线程模式，把结果返回给python。所谓的n:m指的是gevent里的实现，跟python没什么关系，是透明的，所以可以是n:m模式。（所谓“语言的扩展”用另一门语言来扩充当前语言的语法，相当与你扩充了Python的语法用法特性）
库
库分为原生的和二进制封装的。原生代码就是说用Python写了一个Python库，然后用Python执行它，它的所有特性都在Python解释器的语法用法范围内。但是也可以用C写一个Python库，编译成动态链接库，然后在Python里面执行它，执行到这个库的时候，逻辑就到了的动态链接库里，这个时候Python解释器是控制不了的，也就相当与扩充了Python的语法用法特性。平常所见的NumPy，Gevent，TensorFlow都是后者。
对于计算密集型
对于计算密集型，python和node之类的就要利用多进程来弥补计算资源的不足，但是golang多线程就会比较自然了。
由一个协程问题请教了这么多，不是说golang比python好，只是在某些特性方面各有利弊。python类似一个胶水语言，简单易学易上手，入手快，不用编译，脚本型语言，然后在高性能库/应用中间做一个胶水。但是这么好上手还是学起来。
最后发个源源大神爱的抱抱~ 笔芯~ 💖💖💖💖💖💖💖💖💖💖
