Python进程之并行与并发的区别
【摘要】并行 :当系统有一个以上CPU时，则进程的操作有可能非并发。当一个CPU执行一个进程时，另一个CPU可以执行另一个进程，两个进程互不抢占CPU
并行 :
当系统有一个以上CPU时，则进程的操作有可能非并发。当一个CPU执行一个进程时，另一个CPU可以执行另一个进程，两个进程互不抢占CPU资源，可以同时进行，这种方式我们称之为并行。
并发 :
当有多个进程在操作时，如果系统只有一个CPU，则它根本不可能真正同时执行一个以上的进程，它只能把CPU运行时间划分成若干个时间段，再将时间 段分配给各个进程执行，在一个时间段的进程代码运行时，其它进程处于挂起状，这种方式我们称之为并发。
区别：
并发和并行是即相似又有区别的两个概念，并行是指两个或者多个事件在同一时刻同时执行，而并发是指两个或多个事件通过时间片轮流被执行。在多道程序环境下，并发性是指在一段时间内宏观上有多个程序在同时运行，但在单核CPU中，同一时刻仅能有一道程序执行，故微观上这些程序只能是分时地交替执行。倘若在计算机中有多个CPU，则这些可以并发执行的程序便可被分配到多个处理机上，实现并行执行，即利用每个处理机来处理一个可并发执行的程序，这样，多个程序便可以同时执行。
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进程的状态如下图所示
在了解其他概念之前，我们首先要了解进程的几个状态。在程序运行的过程中，由于被操作系统的调度算法控制，程序会进入几个状态：就绪，运行和阻塞。
（1）就绪(Ready)状态
当进程已分配到除CPU以外的所有必要的资源，只要获得处理机便可立即执行，这时的进程状态称为就绪状态。
（2）执行/运行（Running）状态当进程已获得处理机，其程序正在处理机上执行，此时的进程状态称为执行状态。
（3）阻塞(Blocked)状态正在执行的进程，由于等待某个事件发生而无法执行时，便放弃处理机而处于阻塞状态。引起进程阻塞的事件可有多种，例如，等待I/O完成、申请缓冲区不能满足、等待信件(信号)等。
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