对于三者的理解

基本概念

（参考自简书）
进程是应用程序的启动实例，进程拥有代码和打开的文件资源、数据资源、独立的内存空间。

线程是程序的实际执行者，一个进程至少包含一个主线程，也可以有更多的子线程，线程拥有自己的栈空间。

首先要明确的是进程（process）是一个资源单位，而线程（thread）是一个执行单位。**协程（coroutines）**是一种比线程更加轻量级的存在，正如一个进程可以拥有多个线程一样，一个线程可以拥有多个协程。总结：协程从属于线程，线程从属于进程。
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工作原理分析

对操作系统而言，线程是最小的执行单元，进程是最小的资源管理单元。无论是进程还是线程，都是由操作系统所管理的。

协程不是被操作系统内核所管理的，而是完全由程序所控制，也就是在用户态执行。这样带来的好处是性能大幅度的提升，因为不会像线程切换那样消耗资源。协程不是进程也不是线程，而是一个特殊的函数，这个函数可以在某个地方挂起，并且可以重新在挂起处外继续运行。所以说，协程与进程、线程相比并不是一个维度的概念。

程序开始运行后，会创建一个或多个进程（一般是一个），在进程又会在进程中创建一个或多个线程（一般也是一个）。
线程具有五种状态：初始化、可运行、运行中、阻塞、销毁
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假如不引入协程，线程在进行时会遇到许多阻塞（多为IO操作），遇到阻塞时线程无法“前进”，有时候这些等待是没有意义的（比如爬虫爬取资源时需要与网站服务器进行会话，这个过程是很耗时间的，这段时间完全可以进行其他操作），为了减少无意义的等待，程序员在编写代码时可以将一些函数协程化(自己编的词汇)，当一个协程（即已被协程化的函数）进入等待时，计算机就会跳出这个协程，将这个函数“挂起”，去执行另外一个协程。计算机会在多个协程之间反复切换，减少等待时间，提高程序运行效率。

python实现

多进程

多进程python实现：

from multiprocessing import Process

def func():#测试函数
    for i in range(1000):
        print('func',i)
if __name__=='__main__':
    p=Process(target=func)#新建进程
    p.start()#启动新进程
    for i in range(1000):#“主进程”
        print('main',i)

代码分析
首先导入相关的库

from multiprocessing import Process

新建一个进程，并让函数func()在该进程中执行

	p=Process(target=func)#新建进程
    p.start()#启动新进程

测试结果部分截图
两个进程交叉杂乱执行（不受程序员控制）
在这里插入图片描述

多线程

多线程python实现：

from threading import Thread

def func():#测试函数
    for i in range(100):
        print('func',i)
if __name__=='__main__':
    t=Thread(target=func)#新建线程
    t.start()#启动新线程
    for i in range(100):#“主线程”
        print('main',i)

代码分析
导入相关库

from threading import Thread

新建一个线程，并让函数func()在该线程中执行

	t=Thread(target=func)#新建线程
    t.start()#启动新线程

测试结果部分截图
两个线程交叉杂乱执行（不受程序员控制）
在这里插入图片描述

多协程

多协程程python实现：
（代码有注释就不分析了）

import asyncio#实现协程所需的库
import time#测试程序运行时间用
async def func1():#协程1
    print('我是C++')
    #通过睡眠函数模拟函数将线程阻塞
    #运行到这时将函数挂起去执行其他函数
    await asyncio.sleep(4)
    print('我是C++')

async def func2():#协程2
    print('我是java')
    #通过睡眠函数模拟函数将线程阻塞
    #运行到这时将函数挂起去执行其他函数
    await asyncio.sleep(3)
    print('我是java')

async def func3():#协程3
    print('我是python')
    #通过睡眠函数模拟函数将线程阻塞
    #运行到这时将函数挂起去执行其他函数
    await asyncio.sleep(3)
    print('我是python')

async def main():
	'''新建三个协程任务'''
    f1=func1()
    f2=func2()
    f3=func3()
    tasks=[
        f1,f2,f3
    ]
    await asyncio.wait(tasks)#将三个任务交给main()函数

if __name__=='__main__':
    t1=time.time()#计时
    asyncio.run(main())#启动协程
    t2=time.time()#计时
    print(t2-t1)#打印运行时间

程序运行结果：
在这里插入图片描述
程序运行只用了4点多秒，如果不采用协程，三个函数睡眠时间总和为10秒，程序运行时间将超过10秒，所以协程极大的提高了程序执行的效率。

补充（线程池和进程池）

python实现（以线程池为例，进程池同理）

#导入相关库，ThreadPoolExecutor为线程池，ProcessPoolExecutor为进程池
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
def func(name):#测试函数
    for i in range(100):
        print(name,i)
if __name__=='__main__':
    with ThreadPoolExecutor(20) as TP:#创建一个有20个线程的线程池
        for i in range(20):
        	#将func()函数交给线程池中的线程
            TP.submit(func,name=f"线程{i}")
    print('over')