进程：进程是操作系统资源分配的基本单位。
线程：线程是任务调度和执行的基本单位。
一个应用程序至少一个进程，一个进程至少一个线程。
两者区别：同一进程内的线程共享本进程的资源如内存、I/O、cpu等，但是进程之间的资源是独立的。
多进程
from multiprocessing import Process
def run_proc(name):
print('Run child process %s (%s)...'% (name, os.getpid()))
if __name__ =='__main__':
print('Parent process %s.'% os.getpid())
p = Process(target=run_proc, args=('test',))
print('Child process will start.')
p.start()
p.join()
print('Child process end.')
如果要启动大量的子进程，可以用进程池pool的方式批量创建子进程：
from multiprocessing import pool
if __name__=='__main__':
print('Parent process %s.'% os.getpid())
p = Pool(4)
for i in range(5):
p.apply_async(long_time_task, arg=(i,))
print('Waiting for all subprocesses done...')
p.close()
p.join()
print('All subprocesses done.')
对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，调用close()之后就不能继续添加新的Process了
子进程
subprocess模块可以让我们非常方便地启动一个子进程，然后控制其输入和输出。
import subprocess
r = subprocess.call(['nslookup','www.python.org'])
如果子进程还需要输入，则可以通过communicate()方法输入：
import subprocess
print('$ nslookup')
p = subprocess.Popen(['nslookup'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
output, err = p.communication(b'set q=mx\npython.org\nexit\n')
print(output.decode('utf-8'))
print('Exit code:', p.returncode)
在输入nslookup后，手动输入：
set q=mx
python.org
exit
进程间通信方式：Queue， Pipes
多线程
import threading
t = treading.Thread(target=loop, name='LoopThread')
t.start()
t.join()
Python的线程虽然是真正的线程，但解释器执行代码时，有一个GIL锁：Global Interpreter Lock，任何Python线程执行前，必须先获得GIL锁，然后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行, GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁，所以，多线程在Python中只能交替执行
进程间通信的几种方式：队列，管道，进程池，manager类
线程间通信的几种方式：加锁，队列
计算密集型 vs. IO密集型
计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源
计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，因此，代码运行效率至关重要。Python这样的脚本语言运行效率很低
IO密集型，涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务,CPU消耗很少,任务的大部分时间都在等待IO操作完成,常见的大部分任务都是IO密集型任务，比如Web应用
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