从计算机硬件角度：
计算机的核心是CPU，所有计算任务都由CPU负责。
单个CPU核心，在一个CPU时间片里，只能执行一个程序任务。
台式机 intel i5 处理器 四核四线程：
四个CPU核心，每个核心有一个逻辑处理器
同时可以处理四个任务。
台式机 intel i7 处理器 四核八线程 （intel 超线程技术）
四个CPU核心，每个核心有两个逻辑处理器，
同时可以处理八个任务。
注意：CPU的x核x线程，和操作系统调度的线程，不是一回事。
从操作系统角度：
进程和线程，都是CPU执行任务的执行单元。
进程：表示一个程序的执行活动（上下文管理，打开、读写、关闭）
线程：表示进程工作时的最小调度单位（执行功能a，执行功能b...）
一个程序至少有一个进程，一个进程内至少有一个线程
并行：
执行单元CPU == 执行的任务
任务1： ----------
任务2： ----------
任务3： ----------
并发：
执行单元CPU < 执行的任务
一个CPU、3个任务
任务1：------ -------
任务2： ------ ------
任务3： ------
多进程 和 多线程：
表示一个程序可以同时执行多个任务，进程和线程调度都是有操作系统完成。
多进程：进程和进程之间不共享任何状态，每个进程都有自己独立的内存空间。
如果进程之间做数据通讯或切换，操作系统开销很大。
多线程：同一个进程下的多线程共享，该进程的内存空间，
如果线程之间做数据通讯和切换，操作系统开销很小。
共享意味着竞争，可能会带来数据的安全隐患，所以有了"互斥锁"。
互斥锁：一种安全有序的让多个线程访问进程内存空间的机制，避免产生数据安全问题。
解释型语言：利用解释器按行执行代码，程序执行后做语法检查。
编译型语言：利用编译器编译代码生成可执行文件，程序执行前做语法检查。
GIL 全局解释器锁： 同一时刻只能有一个线程在工作。
Python只有一个GIL，当线程需要执行任务时必须获取GIL，那么其他线程就处理等待状态。
坏处：不能充分利用CPU多核资源。
好处：直接从根本上杜绝了多线程访问内存空间的安全问题。
当程序执行一个IO阻塞的函数时，解释器会释放GIL。
如果程序中没有IO阻塞操作，解释器会每隔100次操作，会释放GIL，让其他线程尝试工作。
sys.getcheckinterval()
多进程：密集CPU任务（大量的并行计算），可以充分使用多核CPU的资源。
multiprocessing
缺点：进程之间通信和切换成本高，如果需要大量数据通信和切换的场景，不适合用多进程。
多线程：密集I/O任务（网卡IO、磁盘IO、数据库IO）
threading、 multiprocessing.dummy
优点：线程之间通信成本和切换开销极小。
缺点：在Python里一个CPU时间片只能执行一个线程，不能充分利用多核CPU的资源。
协程：在单线程上执行多个任务，任务调度由程序员控制，基于用户管理，不受操作系统控制。
所以没有线程,进程的切换开销，也不需要处理互斥锁。
通过代码逻辑，不停的切换需要指定的函数。
gevent
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
给Python底层的网络库（socket、select）打个补丁，在处理网络IO任务时，可以按异步非阻塞方式执行。
优点：不经过操作系统调度，所以执行效率高。
缺点：因为是单线程执行，所以处理CPU密集任务、密集本地IO 不合适。
多进程：密集CPU任务
多线程：密集IO任务
协程：密集网络IO任务
主线程结束后，非守护线程不会结束，守护线程会结束，Python默认创建的线程都是非守护线程。