占用的資源：程序》執行緒》協程
程序的顆粒度太大，每次都要有上下的調入，儲存，調出。
執行緒：乙個軟體的執行不可能是一條邏輯執行的，必定有多個分支和多個程式段，就好比要實現程式a，實際分成 a，b，c等多個塊組合而成；這裡的a，b，c就是執行緒，也就是說執行緒是共享了程序的上下文環境，的更為細小的cpu時間段
的回答程序只是資源分配的單位，執行緒才是cpu執行的單位
所以一般情況下，執行緒是可以用到多核的
只不過，在python中就比較特殊，本來建立了多個執行緒，但python直譯器對外聲稱每個時間片只有乙個執行緒要執行，所以對cpu來講，只能看到乙個執行緒，就變成單執行緒了；都是gil搞的鬼
(gil鎖原因：剛開始單執行緒夠用了，而且完美解決執行緒安全問題；現在就苦逼了。。。)
基於這種情況，出現了補救措施：multiprocessing
python直譯器給multiprocessing.process的每個物件都給了一把鎖玩，所以是真的多工
併發/並行：多個任務，乙個核執行就是併發；每個任務都有乙個核執行，就是並行
python中的多執行緒就是併發，多程序才是並行
即並行/併發與是不是執行緒沒關係，只和任務數/核心數有關係；如果沒有gil，多執行緒也能實現並行
(之前以為只要是多執行緒就一定是併發，即單個cpu手忙腳亂一會執行這個一下，一會又去執行那個一下；實際上，cpu的眼裡只有執行緒，所以才說執行緒是cpu排程的單位)
單執行緒/多執行緒：
**是計算密集型的，單執行緒比多執行緒快，多執行緒執行1000命令後就會被gil切換掉，而切換是要消耗資源的；
計算密集型的多工：multiprocessing建立多程序，真的多工，每個程序有各自的gil
**是io密集型的，多執行緒更快，因為有的切換，單執行緒都沒得切換，只能等
但一般程式並不是純io，也是有計算的，所以這就是協程的缺點，畢竟是單執行緒的；所以執行緒的優勢就又體現出來了
只能這麼比較通俗的講，底層還有使用者執行緒/核心執行緒什麼的 (這篇看著還不錯，基本清晰)，即該開始只有程序，沒有執行緒，但程序太麻煩了，所以應用級搞了個執行緒，但核心不支援執行緒這個東西，依舊按程序來調；後來核心支援了執行緒，即調的是執行緒了
最根本的還是要看一本作業系統原理的書，才能理解透徹了
多執行緒 多程序 協程
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