認真把這些概念的關係梳理清楚，絕對是一件打根基的好事。作為自學計算機的人，越早明白這些基本概念，就越能提高自己的自學速度。
1、並行（Parallelism）
並行是說同一時刻做很多操作。多進程是實行並行的有效方法。因為它可以將許多任務分配到計算機的多個核心上。多進程很適合計算密集型的任務，因為它充分地利用了多個CPU。
2、多進程（MultiProcessing）
多進程是實現並行的一個有效手段。它可以充分發揮多個cpu的作用，將多個任務分配到不同的cpu上，從而實現同一時刻，處理多個任務。它很適合計算密集的任務，因為它充分利用了多個cpu。
從上面的介紹也可以看出，如果計算機只有一個cpu，那麼多進程也是無法實現並行的。
3、併發（Concurrency）
併發是比並行更加寬泛的概念，它指的是，多個任務可以交叉重疊進行。用一個例子來說明下併發和並行兩個概念。假設你開了一個餐館，只有一個廚師，但同時有兩桌客人點了菜。簡稱A桌和B桌，為了讓兩桌客人都滿意，你可以安排廚師，交叉地為兩桌客人做菜。為A桌做一道菜，再為B桌做一道菜，如此交叉進行，直到做完所有的菜。這個只能叫併發，不能叫並行。如果你多僱一個廚師，兩個廚師，一個做A桌的菜，一個做B桌的菜，這個就算並行了。
4、多線程（Threading）
多線程是實現併發的一個手段。一個進程可以擁有多個線程。當有多個cpu時，多個線程是可以同時執行的，這時就是並行。如果只有一個cpu，那麼多個線程可以交叉重疊執行，這時就是併發了。
多進程和多線程比較起來，多線程一般適用於IO密集型的任務。多進程適用於計算密集型的任務。
可能，你會有疑問，多線程既然可以並行執行，豈不是也適用於計算密集型的任務？理論上是這樣的，只是這裡說多進程更適合，是說當數據量比較大時，計算任務之間沒有邏輯上的依賴時，多進程更合適一些。因為每個進程都會有自己的進程內存空間，各個進程之間天然隔離。而多線程共享同一個內存空間，線程之間的同步是必須考慮的問題。而這些問題都不是計算密集型任務必須的。所以我們說計算密集型任務更適合多進程。
5、 協程（Coroutine）
有了以上四個部分的介紹，是時候引入協程的概念了。簡單講，協程是另一種實現併發的手段，這裡的併發，特指不是並行的併發。
通過第4部分的介紹，我們看到線程也是可以實現這種非並行的併發的，從這一點上看，協程和線程更像一點。
但是，協程卻是用單進程，單線程的方式來實現的。
之前提到過，多線程適合IO密集型任務，但這裡要提出的是，協程是更加適合IO密集型任務的一種機制，因為線程還需要線程切換的開銷，協程卻沒有。
運用協程機制最典型的場景就是異步IO。
所謂異步，是指一段程序在執行完成前有能力“暫停”，讓其他程序段執行。
如果你對異步IO有疑惑，請參考這篇文章。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/47311345
6、無總結不進步
協程的出現，可以說是解決IO密集型任務時，比線程更加輕量的解決方案，本文從和協程的相關的概念分析中，闡述清楚了協程在併發編程的位置。希望對大家理解協程有一點幫助。最後，用一張圖總結下本文：
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