一，多线程与多进程

进程：一个进程就是一个程序。

线程：线程就是进程里面最小的执行单元。 一个进程里面最少有一个线程，可以有多个线程， 每个线程之间都是互相独立的。

由于python里面的GIL（全局解释器锁）机制，它确保任何时候都只有一个Python线程执行 ，所以python里面的多线程，利用不了多核cpu,只能利用一个核心的cpu。在CPU密集型进程，那多线程并不能带来效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降； 如果是IO密集型进程，多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程，提升效率。

多线程适用于IO密集型任务，多进程适用于CPU密集型任务

什么是协程

协程，英文Coroutines，是一种比线程更加轻量级的存在。正如一个进程可以拥有多个线程一样，一个线程也可以拥有多个协程。

“协程”也称用户态线程，它与线程最本质的不同是协程是用户态的，线程是操作系统内核态的。
用大白话来讲，线程是操作系统提供最小调度单位, 协程是我们用代码实现的最小调度单位。
总结:协程是用户态的线程，它占用的资源更少，效率更高。

子程序，或者称为函数，在所有语言中都是层级调用，比如A调用B，B在执行过程中又调用了C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最后是A执行完毕。所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。

协程在子程序内部是可中断的，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。

二，什么是CPU密集型、IO密集型？

CPU密集型（CPU-bound）

CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。

在多重程序系统中，大部份时间用来做计算、逻辑判断等CPU动作的程序称之CPU bound。例如一个计算圆周率至小数点一千位以下的程序，在执行的过程当中绝大部份时间用在三角函数和开根号的计算，便是属于CPU bound的程序。

CPU bound的程序一般而言CPU占用率相当高。这可能是因为任务本身不太需要访问I/O设备，也可能是因为程序是多线程实现因此屏蔽掉了等待I/O的时间。

IO密集型（I/O bound）

IO密集型指的是系统的CPU性能相对硬盘、内存要好很多，此时，系统运作，大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作，此时CPU Loading并不高。

I/O bound的程序一般在达到性能极限时，CPU占用率仍然较低。这可能是因为任务本身需要大量I/O操作，而pipeline做得不是很好，没有充分利用处理器能力。

CPU密集型 vs IO密集型

我们可以把任务分为计算密集型和IO密集型。

计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。

计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，因此，代码运行效率至关重要。Python这样的脚本语言运行效率很低，完全不适合计算密集型任务。对于计算密集型任务，最好用C语言编写。

第二种任务的类型是IO密集型，涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度。常见的大部分任务都是IO密集型任务，比如Web应用。

IO密集型任务执行期间，99%的时间都花在IO上，花在CPU上的时间很少，因此，用运行速度极快的C语言替换用Python这样运行速度极低的脚本语言，完全无法提升运行效率。对于IO密集型任务，最合适的语言就是开发效率最高（代码量最少）的语言，脚本语言是首选，C语言最差。

总之，计算密集型程序适合C语言多线程，I/O密集型适合脚本语言开发的多线程。

补充：由于GIL的存在，导致Python多线程性能甚至比单线程更糟。

GIL: 全局解释器锁（英语：Global Interpreter Lock，缩写GIL），是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的一种机制，它使得任何时刻仅有一个线程在执行。[1]即便在多核心处理器上，使用 GIL 的解释器也只允许同一时间执行一个线程。

于是出现了协程（Coroutine）这么个东西。