进程、线程、协程的概念
进程和线程是操作系统中两个很重要的概念，对于一般的程序，可能有若干个进程，每一个进程有若干个同时执行的线程。进程是资源管理的最小单位，线程是程序执行的最小单位（线程可共享同一进程里的所有资源，进程之间则是独立的），线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作则是程序员。
线程(threading)
线程，有时被称为轻量级进程(Lightweight Process，LWP），是程序执行流的最小单元。
一个标准的线程由线程ID，当前指令指针(PC），寄存器集合和堆栈组成。另外，线程是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不独立拥有系统资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享该进程所拥有的全部资源。
一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。由于线程之间的相互制约，致使线程在运行中呈现出间断性。线程也有就绪、阻塞和运行三种基本状态。就绪状态是指线程具备运行的所有条件，逻辑上可以运行，在等待处理机；运行状态是指线程占有处理机正在运行；阻塞状态是指线程在等待一个事件（如某个信号量），逻辑上不可执行。每一个应用程序都至少有一个进程和一个线程。线程是程序中一个单一的顺序控制流程。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的被划分成一块一块的工作，称为多线程。
线程是进程的执行单元，对于大部分程序，只有一个主线程，为了提高效率，有些程序会使用多线程，在系统中所有的线程看起来是同时执行的。
在python中，如果是I/O密集型任务可使用多线程，若是运算密集型任务则不推荐使用多线程，（最好的方法是直接用c语言编写）
GIL
全局解释器锁（Global Interpreter Lock），是计算机程序设计语言解释器（只有cpython解释器中有）用于同步线程的工具，使得任何时刻仅有一个线程在执行，Python的线程是操作系统的原生线程。
在Linux上为pthread，在Windows上为Win thread，完全由操作系统调度线程的执行。一个python解释器进程内有一条主线程，以及多条用户程序的执行线程。即使在多核CPU
平台上，由于GIL的存在，所以禁止多线程的并行执行。
为什么要有GIL？ 作为解释型语言，Python的解释器必须做到既安全又高效。我们都知道多线程编程会遇到的问题。解释器要留意的是避免在不同的线程操作内部共享的数据。同时它还要保证在管理用户线程时总是有最大化的计算资源。那么，不同线程同时访问时，数据的保护机制是怎样的呢？答案是解释器全局锁GIL。GIL对诸如当前线程状态和为垃圾回收而用的堆分配对象这样的东西的访问提供着保护。 为什么不能去掉GIL？ 首先，在早期的python解释器依赖较多的全局状态，传承下来，使得想要移除当今的GIL变得更加困难。其次，对于程序员而言，仅仅是想要理解它的实现就需要对操作系统设计、多线程编程、C语言、解释器设计和CPython解释器的实现有着非常彻底的理解。 在1999年，针对Python1.5，一个“freethreading”补丁已经尝试移除GIL，用细粒度的锁来代替。然而，GIL的移除给单线程程序的执行速度带来了一定的负面影响。当用单线程执行时，速度大约降低了40%。虽然使用两个线程时在速度上得到了提高，但这个提高并没有随着核数的增加而线性增长。因此这个补丁没有被采纳。 另外，在python的不同解释器实现中，如PyPy就移除了GIL，其执行速度更快（不单单是去除GIL的原因）。然而，我们通常使用的CPython占有着统治地位的使用量，所以，你懂的。 在Python 3.2中实现了一个新的GIL，并且带着一些积极的结果。这是自1992年以来，GIL的一次最主要改变。旧的GIL通过对Python指令进行计数来确定何时放弃GIL。在新的GIL实现中，用一个固定的超时时间来指示当前的线程以放弃这个锁。在当前线程保持这个锁，且当第二个线程请求这个锁的时候，当前线程就会在5ms后被强制释放掉这个锁（这就是说，当前线程每5ms就要检查其是否需要释放这个锁）。当任务是可行的时候，这会使得线程间的切换更加可预测。 GIL对我们有什么影响？ 最大的影响是我们不能随意使用多线程。要区分任务场景。 在单核cpu情况下对性能的影响可以忽略不计，多线程多进程都差不多。在多核CPU时，多线程效率较低。GIL对单进程和多进程没有影响。 在实际使用中有什么好的建议？ 建议在IO密集型任务中使用多线程，在计算密集型任务中使用多进程。深入研究python的协程机制，你会有惊喜的。