并发编程简介和一些前缀知识
并发编程是使得程序大幅度提速的。在并发编程中，程序可以同一时间执行多个任务，这有助于提高程序的吞吐量和响应时间。并发编程设计的主要概念包括线程、锁、同步、信号量、进程间通信等。
前缀知识：
- IO：电脑中的IO操作是指输入/输出操作，也称为I/O操作。它指的是计算机与外部设备（如键盘、鼠标、打印机、硬盘、光驱等）进行数据交换的操作。
- CPU（中央处理器）：是计算机中最重要的部件之一，它可以执行程序和指令，并控制和调度其他计算机组件的工作，以便完成各种任务。
- 单线程串行：我们有一个空闲的CPU，遇到了CPU执行的操作，CPU开始工作，停止接收其他操作，等待CPU工作完，遇到IO执行的操作，开始IO工作。
- 多线程并发：我们有一个空闲的CPU，遇到了CPU执行的操作，CPU开始工作，工作一会儿，遇到IO执行操作，IO操作同时工作...，【threading库】
- 多CPU并行： 我们有多个空闲的CPU，遇到了CPU执行的操作，其中一个空闲的CPU①开始工作，期间又遇到了CPU执行的操作，另外一个空闲的CPU②开始工作，工作一会儿，CPU①工作完毕，遇到IO执行的操作，IO开始工作，同时CPU②依旧在工作...，【multiprocessing】
- 多机器并行：我们有多个机器，每个机器都有一个或者多个CPU，多个机器共同执行一个任务，原理如上面几点...【大数据组件：hadoop/hive/spark】
Python并发编程
Python并发编程有三种方式：多线程Thread、多进程Process、多协程Coroutine。他们各有各适用的场景，根据不同的任务可以选择最恰当 的方式。
- 多线程：threading库，利用CPU和IO可以同时执行的原理，让CPU和IO可以并行。
- 多进程：multiprocessing库，利用多核CPU的能力，真正并行执行任务。
- 异步IO：asyncio库，在单线程的情况下，利用CPU和IO同时执行的原理，实现函数异步执行。
额外函数辅助：
- Lock：使用Lock对资源加锁，防止冲突访问。多线程/进程同时访问一个文件，同时写入/读取会导致冲突，在该文件正在被访问的时候锁起来，可以避免冲突。
- Queue：使用Queue实现不同线程/进程之间的数据通信，实现生产者-消费者模式。用该模式优化爬虫，生产者-就是爬取数据，消费者就是解析数据，一边爬取一边解析实现提速。
- Pool：使用线程池Pool/进程池Pool，简化线程/进程的任务提交、等待结束、获取结果。
- subprocess：使用subprocess启动外部程序的进程，并进行输入输出交互。比如写好了一个.exe程序，使用该模块可以调起这个exe程序，和它进行IO交互，来实现交互式的进程通信。
1、三种并发机制的对比
- 一个进程（multiprocessing）中可以启动并且包含很多个线程（Thread）， 一个线程（Thread）中可以启动很多个协程（Coroutine），是一对多的关系。
- 多进程是唯一一个可以调用多个CPU并行运算的方式。
- 一个线程可以启动成千上万个协程，数量可以是极大量的，几乎没有限制的，而一个进程能调用的线程是有数量限制的。
2、如何根据任务选择对应Python并发技术
一些必备的前缀知识：
- CPU密集型计算（CPU-bound）：CPU的限制，也叫计算密集型，是指I/O在很短的时间就可以完成，CPU需要大量的计算和处理，特点是CPU占用率相当高。例如：压缩解压缩、加密解密、正则表达式搜索。
- IO密集型计算（I/O bound）：IO密集型指的是系统运作大部分的状况是CPU在等待I/O（硬盘/内存）的读/写操作，CPU占用率仍然较低。例如：文件处理程序、网络爬虫程序，读写数据库程序。
- 对待执行任务来说，先看一下任务的特点，如果是CPU密集型的话，不用考虑太多，直接选用多进程multiprocessing来解决任务；
- 如果是IO密集型任务的话，就有两种选择，多协程是一种比较新的技术，相比于多线程会有很多优势，但同时也有很多限制，如果能任务能满足多协程的限制，那就自然的选择多协程，不然选择多线程。
