并发 vs 并行
说到并发编程，我们先来澄清一下并发 (Concurrency) 和 并行 ( Parallelism)这两个概念，因为这个两个概念的含义是不同的。
并行（Parallelism）指的就是在同一时刻，有两个或两个以上的任务的代码在处理器上执行。从这个概念我们也可以知道，多个处理器或多核处理器是并行执行的必要条件。
在单个CPU核上，线程或进程通过时间片或者让出控制权来实现任务切换，达到 "同时"运行多个任务的目的，这就是所谓的并发(Concurrency)。但实际上任何时刻都只有一个任务被执行，其他任务通过某种算法来排队。
多核CPU可以让同一进程内的"多个线程"或多个进程做到真正意义上的同时运行，这才是并行。
因此，我们可以有这样一个认知结论：并发不是并行，并发关乎结构，而并行关乎执行。在不满足并行必要条件的情况下（也就是仅有一个单核CPU的情况下），即便是采用并发设计的程序，依旧不可以并行执行。而在满足并行必要条件的情况下，采用并发设计的程序是可以并行执行的。而那些没有采用并发设计的应用程序，除非是启动多个程序实例，否则是无法并行执行的。
threading vs multiProcessing vs asyncio
接下来我们来聊一下线程、进程和协程以及Python中的对应实现。
学习过计算机基础或其他编程语言的，应该清楚这几者之间的区别：
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进程：进程是系统进行资源分配的基本单位，有独立的内存空间；
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线程：线程是CPU调度和分派的基本单位，线程依附于进程存在，每个线程会共享父进程的资源，线程栈是线程独占的内存资源，比如JAVA线程栈内存默认1024KB；
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协程：协程是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制，协程间切换只需要保存任务的上下文，没有内核的开销，协程的栈内存资源占用很小，协程初始化创建的时候为其分配的栈内存只有2KB；
从进程到线程到协程，从内存资源占用和上下文开销来说，都是越来越小的，也即越来越轻量级，这也意味着在同样的服务器资源的情况下，相比进程我们可以创建更多数量的线程，而相比线程我们可以创建更多数量的协程。所以，这也是为什么随着C10K甚至C100K问题的出现，我们需要逐渐从PPC（Process Per Connection ）和TPC（Thread Per Connection）方案转为IO多路复用方案，进而再转为协程的方案，才能用一台服务器支撑更高的并发。
说完通用的进程、线程和协程，我们再来看Python的对应实现，即threading、multiProcessing和asyncio。
了解Python的应该知道，因为GIL（全局解释器锁）的存在，使用threading库进行多线程编程时，同一时间只会有一个获得了 GIL 的线程在跑，其它的线程都处于等待状态等着 GIL 的释放，这就导致我们即使使用了threading，我们也不能利用多CPU或CPU多核的性能来加速计算。
为了解决这个问题，Python在2.6里引入了multiprocessing这个多进程标准库，让多进程的 python 程序编写简化到类似多线程的程度，进而解决GIL带来的并发编程不能利用多核CPU的问题。
但多进程的方案太重，还有个方案是把关键部分用 C/C++ 写成 Python 扩展，其它部分还是用 Python 来写，让 Python 的归 Python，C 的归 C。一般计算密集性的程序都会用 C 代码编写并通过扩展的方式集成到 Python 脚本里（如 NumPy 模块）。在扩展里就完全可以用 C 创建原生线程，而且不用锁 GIL，这样就能充分利用 CPU 的计算资源了，这样的方案更轻量级性能也更好，但不在这次我们这篇文章讨论的范围内，毕竟这涉及到C的编程实现了。
而Python的协程实现asyncio，则不同于多线程，Asyncio是单线程的，但其内部 event loop 的机制，可以让它并发地运行多个不同的任务，并且比多线程享有更大的自主控制权。
Asyncio 中的任务，在运行过程中不会被打断，因此不会出现 race condition 的情况。尤其是在 I/O 操作 heavy 的场景下，Asyncio 比多线程的运行效率更高。因为 Asyncio 内部任务切换的损耗，远比线程切换的损耗要小，因此 Asyncio 可以开启的任务数量，也比多线程中的线程数量多得多。
但需要注意的是，很多情况下，使用 Asyncio 需要特定第三方库的支持，比如如果我们要用asyncio实现异步并发爬虫，就不能继续使用requests库，而必须使用aiohttp库。同样，如果要用asyncio实现异步并发文件io，也不能继续沿用open()，而必须使用aiofiles.open()。
因此，如果 I/O 操作很快，并不 heavy，那么运用多线程，也能很有效地解决问题。
CPU Bound VS I/O Bound
好了，经过上面知识的铺垫，我们就能来讲解一下CPU Bound（计算密集型）和 I/O Bound（I/O密集型）的区别，以及不同场景下我们应该如何使用进程、线程和协程了。
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CPU bound(CPU密集型)：CPU密集型也叫计算密集型，是指I/O在很短的时间内就可以完成，但CPU需要大量的计算和处理，特点是CPU占用率相当高，比如压缩解压缩、加密解密、正则表达式搜索等；
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I/O bound（I/O密集型）:I/O密集型是指系统运行过程中大部分的时间是CPU在等IO（硬盘/内存）的读写操作，CPU占用率较低，比如文件处理、网络爬虫、读写数据库等；
基于以上我们的知识点介绍，我们直接说结论，多线程、多进程和asyncio分别的使用场景如下：
if io_bound:
if io_slow:
print('Use Asyncio')
else:
print('Use multi-threading')
else if cpu_bound:
print('Use multi-processing')
换成白话就是：
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如果是 I/O bound，并且 I/O 操作很慢，需要很多任务 / 线程协同实现，那么使用 Asyncio 更合适；
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如果是 I/O bound，但是 I/O 操作很快，只需要有限数量的任务 / 线程，那么使用多线程就可以了；
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如果是 CPU bound，则需要使用多进程来提高程序运行效率；
接下来，基于我们以上对Python多线程、多进程和协程的介绍，我们来看看对于我们的脚本应该如何选择来进行优化。
多线程IO
首先说明一下，在上一篇文章的优化手段之后，我又在代码层面做了进一步的优化，我们原先单线程的脚本的计算性能进一步得到极大的提升
从上图我们可以看到，在整体的耗时中，excel保存的耗时是最多的（12.3s），其次是excel的读取（7.04s），最后才是内存计算（3.83s）。
根据我们之前说到性能优化的二八准则，也即通过数据分析发现瓶颈，即占用80%耗时的地方，然后有针对性地优化该瓶颈。我们可以看到我们这个脚本的性能瓶颈主要在文件IO上，也即这是一个IO密集型的场景。因此，我们的优化目标要聚集在两个IO环节上，即excel的读取和写入。
从性能数据上看，首先要优化的应该是excel的写入，但很遗憾的是，我们的excel是写入一个而不是多个文件，而且是写入文件的同一个sheet，所以没法通过并发的方式进行优化。
所以，我们的优化目标只能转而求其次聚焦在excel的读取上。因为我们读取的是excel的两个不同的sheet，所以，我们可以考虑采取并发读取的方式来进行优化。而根据我们之前对Python多线程、多进程和协程的介绍，我们要优化的场景属于IO密集型场景，所以我们考虑用多线程或协程的方案进行优化。我们先来看一下用多线程来优化，代码如下：
#要处理的文件路径
fpath = "datas/joyce/DS_format_bak.xlsm"
def t_read_cp_df():
read_cp_df_start = time.time()
global cp_df
cp_df = pd.read_excel(fpath,sheet_name="CP",header=[0])
read_cp_df_end = time.time()
print(f"{threading.current_thread().getName()}读取excel文件cp sheet time cost is :{read_cp_df_end - read_cp_df_start} seconds")
def t_read_ds_df():
t_read_ds_df_start = time.time()
global ds_df
ds_df = pd.read_excel(fpath,sheet_name="DS",header=[0,1])
t_read_ds_df_end = time.time()
print(f"{threading.current_thread().getName()}读取excel文件ds sheet time cost is :{t_read_ds_df_end - t_read_ds_df_start} seconds")
def read_excel():
read_excel_start = time.time()
#把CP和DS两个sheet的数据分别读入pandas的dataframe
#启动两个线程并行读取excel的数据
read_cp_df_thread = Thread(target=t_read_cp_df,args=())
read_cp_df_thread.start()
read_ds_df_thread = Thread(target=t_read_ds_df,args=())
read_ds_df_thread.start()
read_cp_df_thread.join()
read_ds_df_thread.join()
read_excel_end = time.time()
print(f"读取excel文件 time cost is :{read_excel_end - read_excel_start} seconds")
从上图可以看出，我们读取excel的耗时减少到了5.1s，而且我们分别细看一下两个线程的读取excel时间可以看到，整体的excel读取时间是小于两个线程分别读取excel的时间之和的，这说明两个线程对excel文件的读取性能是优于单线程串行读取的。
协程异步IO
我们在之前介绍IO密集型应用的时候，提到多线程或协程都可以用来优化IO密集型应用，那我们这个脚本的场景可以用协程来优化吗？可惜理想是美好的，但现实是残酷的。大家是否还记得，我们在介绍协程的时候，提到了使用Python协程的一个限制，即必须有支持的库才行，也即需要有相应场景下支持异步IO的库，比如aiohttp、aiofiles。但我们使用pandas的read_excel()没有异步库的支持，所以即使我们使用了asyncio，实际还是同步阻塞IO，我们可以来验证一下，见下面代码和执行效果：
async def read_cp_df():
print('read_cp_df start')
read_cp_df_start = time.time()
global cp_df
cp_df = pd.read_excel(fpath,sheet_name='CP',header=[0])
read_cp_df_end = time.time()
print(f"读取excel文件cp sheet time cost is {read_cp_df_end - read_cp_df_start}: seconds")
async def read_ds_df():
print('read_ds_df start')
read_ds_df_start = time.time()
global ds_df
ds_df = pd.read_excel(fpath,sheet_name='DS',header=[0,1])
read_ds_df_end = time.time()
print(f"读取excel文件ds sheet time cost is {read_ds_df_end - read_ds_df_start}: seconds")
async def read_excel():
read_excel_start = time.time()
#把CP和DS两个sheet的数据分别读入pandas的dataframe
#启动两个协程读取excel的数据
cp_df_task = asyncio.create_task(read_cp_df())
ds_df_task = asyncio.create_task(read_ds_df())
print('befoe await cp_df_task')
await cp_df_task
print('after await cp_df_task')
await ds_df_task
print('after await ds_df_task')
read_excel_end = time.time()
print(f"读取excel文件 time cost is :{read_excel_end - read_excel_start} seconds"
如上图所示，当我们新建两个asyncio任务分别读取excel文件的两个sheet，这两个asyncio任务的读取时间分别为6.57s和0.32s，最关键的是整体excel读取时间是这两个时间之和6.89s，也即等同于同步执行，并没有起到异步IO的效果。出现这个现象的原因，就是因为上面提到的pandas的read_excel方法是同步阻塞IO。
总结
从上面的并发编程实践我们可以看到，Python提供了线程、进程和协程的并发编程方式，但不同的并发实践需要应用到不同的场景才能起到效果，我们的系统有两种典型的场景：CPU密集型和IO密集型，其实我们的web应用系统基本上都是IO密集型，因此多线程和协程是可以起到不错的优化效果的，但是Python的协程会受到异步库支持的限制，因此不是所有IO密集型场景下都能发挥威力。
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