1、对于操作系统来说，一个任务就是一个进程（Process）。比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程，打开一个记事本就启动了一个记事本进程。
2、在一个进程内部，要同时干多件事，就需要同时运行多个“子任务”，我们把进程内的这些“子任务”称为线程（Thread）。比如Word，它可以同时进行打字、拼写检查、打印等事情。
3、线程是最小的执行单元，而进程由至少一个线程组成。
多进程
1、Unix/Linux：fork()调用实现多进程。
2、Windows没有fork()，multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象。
#启动一个子进程并等待其结束：
from multiprocessing import Process
import os
# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
#主函数
if __name__=='__main__':
print('Parent process %s.' % os.getpid())
#创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，
#创建一个Process实例，用start()方法启动。
p = Process(target=run_proc, args=('test',))
print('Child process will start.')
p.start()
#join()可等待子进程结束后再继续往下运行，通常用于进程间的同步。
p.join()
print('Child process end.')
结果：
Parent process 928.
Process will start.
Run child process test (929)...
Process end.- 1
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进程间通信
1、Process之间肯定是需要通信的，Python的multiprocessing模块包装了底层的机制，提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。
以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())
# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)
if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw，写入:
pw.start()
# 启动子进程pr，读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
pr.terminate()
结果：
Process to write: 50563
Put A to queue...
Process to read: 50564
Get A from queue.
Put B to queue...
Get B from queue.
Put C to queue...
Get C from queue.- 1
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多线程
1、Python的标准库提供了两个模块：_thread（低级模块）和threading（高级模块，对_thread进行了封装）。绝大多数情况下，我们只需要使用threading这个高级模块。
2、启动一个线程就是把一个函数传入并创建Thread实例，然后调用start()开始执行：
import time, threading
# 新线程执行的代码:
def loop():
print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
n = 0
while n < 5:
n = n + 1
print('thread %s >>> %s' %(threading.current_thread().name, n))
time.sleep(1)
print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)
print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')
t.start()
t.join()
print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)
结果：
thread MainThread is running...
thread LoopThread is running...
thread LoopThread >>> 1
thread LoopThread >>> 2
thread LoopThread >>> 3
thread LoopThread >>> 4
thread LoopThread >>> 5
thread LoopThread ended.
thread MainThread ended.- 1
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由于任何进程默认就会启动一个线程（主线程），主线程又可以启动新的线程，current_thread()永远返回当前线程的实例。主线程实例的名字叫MainThread，子线程的名字在创建时指定。名字仅仅在打印时用来显示，完全没有其他意义，如果不起名字Python就自动给线程命名为Thread-1，Thread-2……
3、
多进程：同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响。
多线程：所有变量都由所有线程共享。所以，任何一个变量都可以被任何一个线程修改，因此，线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量，把内容给改乱了。
#来看看多个线程同时操作一个变量怎么把内容给改乱了
import time, threading
# 假定这是你的银行存款:
balance = 0
def change_it(n):
# 先存后取，结果应该为0:
global balance
balance = balance + n
balance = balance - n
def run_thread(n):
for i in range(100000):
change_it(n)
t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))
t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(balance)
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balance，理论上结果应该为0，但是，由于线程的调度是由OS决定的，当t1、t2交替执行时，只要循环次数足够多，balance的结果就不一定是0了。
原因是因为高级语言的一条语句在CPU执行时是若干条语句，即使一个简单的计算：
balance = balance + n- 1
也分两步：
计算balance + n，存入临时变量中；
将临时变量的值赋给balance。
也就是可以看成：
x = balance + n
balance = x- 1
- 2
由于x是局部变量，两个线程各自都有自己的x，当代码正常执行时：
#初始值 balance = 0
t1: x1 = balance + 5 # x1 = 0 + 5 = 5
t1: balance = x1 # balance = 5
t1: x1 = balance - 5 # x1 = 5 - 5 = 0
t1: balance = x1 # balance = 0
t2: x2 = balance + 8 # x2 = 0 + 8 = 8
t2: balance = x2 # balance = 8
t2: x2 = balance - 8 # x2 = 8 - 8 = 0
t2: balance = x2 # balance = 0
#结果 balance = 0
#但是t1和t2是交替运行的，如果操作系统以下面的顺序执行t1、t2：
#初始值 balance = 0
t1: x1 = balance + 5 # x1 = 0 + 5 = 5
t2: x2 = balance + 8 # x2 = 0 + 8 = 8
t2: balance = x2 # balance = 8
t1: balance = x1 # balance = 5
t1: x1 = balance - 5 # x1 = 5 - 5 = 0
t1: balance = x1 # balance = 0
t2: x2 = balance - 8 # x2 = 0 - 8 = -8
t2: balance = x2 # balance = -8
#结果
balance = -8- 1
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是因为修改balance需要多条语句，而执行这几条语句时，线程可能中断，从而导致多个线程把同一个对象的内容改乱了。
我们必须确保一个线程在修改balance的时候，别的线程一定不能改。
4、如果我们要确保balance计算正确，就要给change_it()上一把锁，当某个线程开始执行change_it()时，我们说，该线程因为获得了锁，因此其他线程不能同时执行change_it()，只能等待，直到锁被释放后，获得该锁以后才能改。由于锁只有一个，无论多少线程，同一时刻最多只有一个线程持有该锁，所以，不会造成修改的冲突。
创建一个锁就是通过threading.Lock()来实现：
balance = 0
lock = threading.Lock()
def run_thread(n):
for i in range(100000):
# 先要获取锁:
lock.acquire()
try:
# 放心地改吧:
change_it(n)
finally:
# 改完了一定要释放锁:
lock.release()- 1
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当多个线程同时执行lock.acquire()时，只有一个线程能成功地获取锁，然后继续执行代码，其他线程就继续等待直到获得锁为止。
5、获得锁的线程用完后一定要释放锁，否则那些苦苦等待锁的线程将永远等待下去，成为死线程。所以我们用try…finally来确保锁一定会被释放。
6、多进程模式：稳定性高（一个子进程崩溃了，不会影响主进程和其他子进程，当然主进程挂了所有进程就全挂了），但是创建进程的代价大，另外，操作系统能同时运行的进程数也是有限的，在内存和CPU的限制下，如果有几千个进程同时运行，操作系统连调度都会成问题。
7、多线程模式：比多进程快一点，但是也快不到哪去，而且，任何一个线程挂掉都可能直接造成整个进程崩溃，因为所有线程共享进程的内存。