协程.线程和进程的补充

线程：threading提供线程相关的操作。线程是应用程序工作的做小单位，它包含在进程中，是进程中的实际运行单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每个线程并执行不同的任务。

　　　threading模块建立在-thread之上，thread以低级的最原始的方式来处理控制线程，而threading模块通过对-thread二次封装，提供了更方便的api来处理线程。

线程锁：我们使用线程对数据进行操作的时候，如果多个线程同时修改某个数据的时候，可能会出现多个不同的预料结果，为了保证数据的准确性，引入了锁的概念。

threading.Rlock与threading.Lock的区别：

Rlock允许在同一线程中被多次acquire。而Lock却不允许这样，如果使用Rlock，那么acquire和release必须成对出现，即调用了n次acquire必须调用n次release才能释放所占用的锁。

threading.Event

Event是线程间通讯最直接的机制之一。一个线程发送一个Event信号，则其他线程等待这个信号。用于主线程控制其它线程的执行。Event管理一个flag，这个flag可以使用set（）设置成ture（）或者使用clear（）重置为false。

wait()这用于阻塞，在flag为ture之前，flag默认为false

threading.Condition

Python提供的condition对象提供了对复杂线程同步问题的支持。condition被称为条件变量，除了提供与lock类似acquire和release方法外，还提供了wait和notify方法。线程首先acquire一个条件变量，然后判断一些条件。

如果条件不满足则wait，如果条件满足进行一些处理改变条件后，通过notify方法通知其它线程，其它处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件，不断的重复这一过程，从而解决复杂的同步问题。

在典型的设计风格里，利用condition变量锁去访问一些共享状态，线程在获取到它想得到的状态前，会反复调用wait（）。修改状态的线程在他们状态改变时调用notify（）活notify-all（），用这种方式，线程会尽可能的获

取到想要的一个等待者的状态。

数据共享：不同进程之间是不能数据共享的，想要共享用以下方法

当创建进程时，共享数据会被拿到子进程去，当进程中执行完毕后，再赋值给原值。

进程池

协程：协程又叫微线程，从技术的角度来讲，“协程就是你可以暂停执行的函数”，可以把它理解成像生成器一样。线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统，协程的操作则是程序员。

协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换需要耗时（保存状态，下次继续）。协程只需要一个线程，在一个线程中规定某个代码块执行顺序。

协程的适应场景：当程序中存在大量不需要的CPU操作时，适应于协程。