虽然python拥有真正的线程，由于GIL（global interpreter lock）的存在，python解释器给每个线程都加上了锁，最多执行100行代码就必须移交程序执行权限，使得其他线程也有机会被执行。在当下硬件资源过剩的情况下是不合理的，不能实现真正意义上的多线程并行。据了解，在业界也多以多进程和分布式来实现并行任务。（或协程）
manager模块
class MyManager(BaseManager):
pass
多进程或多线程是解决并发任务一种方式
针对IO密集型的场景中使用异步IO（event drive），一个线程就可处理多个IO请求，避免了多线程的频繁切换
我需要4个人的位置用餐
不好意思，前面还有x在等待
那我去逛一逛，有位置了告诉我
好的
阻塞、非阻塞
场景：银行排队办业务
阻塞：傻等
非阻塞：等的同时玩局游戏
同步、异步（同步异步指得到通知的方式不同）
场景：在窗口上办业务
同步：询问业务员，好了没好了没
异步：业务员说，办好了我告诉你
协程Coroutine
在单线程中异步完成多个IO操作
python的coroutine使用generator（生成器），yield关键字不光能在next()调用的时候返回值，还能在send()启动generator的时候接收参数
简单示例：
def consumer():
r = ''
while True:
n = yield r
if not n:
return print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
r = '200 OK'
def produce(c):
c.send(None)
n = 0
while n < 5:
n = n + 1
print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
r = c.send(n)
print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)
c.close()
c = consumer()
produce(c)
python asyncio模块
利用@asyncio.coroutine将一个generator标记为协程，在执行到yield from时，抛出任务，立刻转到下一个协程，直到任务返回；可以将多个协程打包为tasks列表，一次性调用asyncio.wait(tasks)
在python 3.5版本中使用@async和await替代@asyncio.coroutine和yield from，进一步简化代码
