异步：
知识情况：
1、多线程， 多线程使用场景
1、IO操作不占CPU，读写数据(网络中、系统中)
2、计算占CPU，
3、上下文切换不占CPU、它消耗资源
python多线程 不适合CPU密集型的任务， 适合IO操作密集型的任务
那么如何利用呢？
8核？ 那我就启动8个进程、每个进程里有一个主线程干活。
2、进程数据共享
队列queue
进程queue from multiprocessing import Queue
管道： parent_conn, child_conn. = Pipe()
多进程间传递的dict、list
with Manager() as manager:
d = manager.dict() l = manager.list(range(5))
进程锁： 这个干毛，又不会同时修改数据、数据都独立了。……其实有一个是共享的，那就是屏幕，大家都抢着打印数据、锁了之后，这样就按照信息
3、进程池，为什么要这个？那是当然，进程是克隆父进程出来的，要是不限制，起一千个进程、内存直接爆了。 线程有池吗？没有，不过可以用信号量来玩、线程启动多了，只是CPU切换会变慢、线程几乎不占资源的。
apply_async(func=foo, args=(I,), callback=Bar) # 这个有回调
这里需要先close，然后join
apply这个串行、哪种情况会使用呢？
异步IO、这是底层的东西、一般人都搞不懂的东西、工作中也很少用、因为有框架
Nginx 异步IO
4、协程。又叫微线程
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：协程是一种用户态的轻量级线程。
协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：
协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。
在单线程中实现并发的功能 这就是协程
协程的好处：
- 无需线程上下文切换的开销
- 无需原子操作锁定及同步的开销
- "原子操作(atomic operation)是不需要synchronized"，所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。原子操作可以是一个步骤，也可以是多个操作步骤，但是其顺序是不可以被打乱，或者切割掉只执行部分。视作整体是原子性的核心。
- 方便切换控制流，简化编程模型
- 高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。
缺点：
- 无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。
- 进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序
单线程、协程、yield、原子。
select\poll\epoll