0x00：进程

计算机程序知识存储在磁盘上的可执行的二进制文件，只有把他们加载到内存中才被操作系统调用，才拥有生命周期。 进程则是一个执行中的程序。 每个进程都有自己的地址空间、内存、数据栈以及其他用于跟踪执行的辅助数据。 操作系统管理所有进程的执行，并为这些进程合理的分配时间。

进程也可以通过派生（fork或者 spawn）新的进程来执行其他任务，不过因为每个新的进程拥有自己的内存和数据栈等，只能采用进程间通信的方式共享信息。

0x01：线程

线程（有时候被称为轻量进程）与进程类似， 不过它们实在同一个进程下执行的，并共享相同的上下文。可以将它们认为是在一个主进程或 “主线程” 中并行运行的一些 “迷你进程”。

线程包括 开始、执行顺序和结束三部分。 它有一个指令指针，用于记录当前运行的上下文。当其他线程运行时，它可以被抢占（中断）和临时挂起（也称为睡眠）——这种做法称为让步（yielding）。

一个进程中的各个线程与主线程共享同一片数据空间，因此相对于独立的程序而言，线程之间的信息共享通信更加容易，线程一般是以 并发 执行的。在单核CPU 系统中， 因为真正的 并发 是不可能的，所以线程的执行是这样规划的,每个线程运行一小会 ，让后让步给其他线程（再次排队等待更多的CPU时间）。在整个线程的执行过程中，每个线程执行它自己特定的任务，在必要时和其他线程进行通信。

当然，共享同一片数据空间也是有风险的。 如果两个或多个线程访问同一块数据，由于数据访问的顺序不相同，可能导致结果不一样。这种情况称为竞态条件（race condition）。 幸运的是，大多数线程库都有一些同步原语，以允许线程管理器控制执行和访问。

还有一个注意的问题是，线程无法给与公平的执行时间。这是因为一些函数会在完成前保持阻塞状态，如果没有专门为多线程情况进行修改，会导致CPU的时间分配向这些贪婪的函数倾斜。

当一个线程完成函数的执行时，它就会退出。还可以顶用 thread.exit()之类的退出函数。

0x02：全局解释器锁

Python 代码的执行是由 Python 虚拟机（又名解释器主循环）进行控制的。 Python 在设计时是这样考虑的，在主循环中同时只能有一个控制线程在执行，就像单核 CPU 系统中的多进程一样。内存中可以有许多程序，但是在任意给定时刻只能有一个程序在运行。同理，尽管Python 解释器可以运行多个线程，但是在任意给定时刻只能有一个线程会被解释器执行。

Python 虚拟机的访问是由 全局解释器锁（GIL）控制的。这个锁就是用来保证同时只能有一个线程运行的。在多线程环境中，Python 虚拟机将按照下面所述的方式执行。

  1. 设置GIL。（全局解释器锁）
  2. 切换进一个线程去执行。
  3. 执行下面操作之一。

a. 指定数量的字节码指令。
b. 线程主动让出控制权（可以调用time.sleep(0)来完成）。

  1. 把线程设置回睡眠状态（切换出线程）。
  2. 解锁GIL。
  3. 重复上述步骤。

当调用外部代码（即，任意C/C++扩展的内置函数）时，GIL会保持锁定，直至函数执行结束（因为这期间没有Python 字节码技术）