通俗版解释（比喻法）
1. CPU 和核心
- CPU = 一个工厂（负责干活的总部）。
- 核心 = 工厂里的车间（比如工厂有4个车间，就能同时处理4个任务）。
2. 进程
- 进程 = 一家独立运营的公司（比如一家快递公司）。
- 每个公司有自己的资金、仓库、员工（独立资源）。
- 公司之间不能直接共享资源，要合作得打电话签合同（进程间通信）。
3. 线程
- 线程 = 同一家公司里的员工（比如快递公司的快递员）。
- 所有快递员共享公司的仓库和卡车（共享进程资源）。
- 快递员之间可以直接沟通，但抢同一辆卡车时要排队（需要锁机制）。
4. 协程
- 协程 = 一个超级快递员，能同时处理多个任务（比如一边送快递一边接电话）。
- 这个快递员很聪明，遇到红灯就停下，先处理另一个任务（遇到I/O阻塞就切换）。
- 但再厉害也只是一个人，没法变成两个快递员（无法利用多核）。
它们的关系
-
层级结构：
CPU（工厂）→ 核心（车间）→ 进程（公司）→ 线程（员工）→ 协程（超级员工） -
举个生活场景：
假设你要同时完成 做饭 和 接孩子放学：- 多进程：雇两个保姆（一个专门做饭，一个专门接孩子）→ 完全独立，但成本高。
- 多线程：一个保姆来回切换（先切菜，趁煮汤时跑出去接孩子）→ 省成本，但可能手忙脚乱。
- 协程：保姆用超高效的时间管理（切菜时预热点火，等水开的间隙打电话确认孩子位置）→ 适合需要频繁切换的小任务。
Python中的典型场景
场景1：计算圆周率（CPU密集型）→ 用多进程
# 目标：用多核加速计算
from multiprocessing import Pool
import math
def compute(n):
# 模拟复杂计算（比如计算圆周率的一部分）
return sum(math.sqrt(i) for i in range(n))
if __name__ == "__main__":
with Pool(4) as p: # 开4个进程（对应4核CPU）
result = p.map(compute, [10_000_000]*4) # 4个任务并行
print("总结果:", sum(result)) # 合并结果
场景2：下载10个网页（I/O密集型）→ 用协程
# 目标：同时等待多个网络请求
import asyncio
import aiohttp
async def download(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
print(f"{url} 下载完成，长度：{len(await response.text())}")
async def main():
urls = ["https://www.baidu.com"] * 10 # 10个相同网址
tasks = [download(url) for url in urls]
await asyncio.gather(*tasks) # 同时发起所有下载
asyncio.run(main()) # 总耗时 ≈ 下载1个网页的时间
场景3：边写文件边响应用户输入（简单多线程）
# 目标：不让写文件阻塞用户操作
import threading
def save_to_file():
# 模拟长时间写文件（比如写入1GB数据）
with open("bigfile.txt", "w") as f:
for _ in range(10_000_000):
f.write("data\n")
def listen_input():
while True:
cmd = input("输入命令：")
if cmd == "exit":
break
print("执行命令：", cmd)
# 启动两个线程
threading.Thread(target=save_to_file).start()
threading.Thread(target=listen_input).start()
终极总结表
| 适合场景 | Python模块 | 优点 | 缺点 | |
|---|---|---|---|---|
| 多进程 | 大量计算 | multiprocessing | 绕过GIL锁，真并行 | 内存消耗大 |
| 多线程 | 中等并发I/O | threading | 共享数据方便 | 受GIL限制，不能加速计算 |
| 协程 | 超高并发I/O | asyncio | 轻量级，代码简洁 | 需要异步库支持 |
记住：计算用多进程，等I/O用协程，简单小任务用多线程。就像做饭时，煮汤（等I/O）时可以去切菜（协程切换），但没法一个人同时炒两锅菜（CPU计算）。
