我们都知道并发（不是并行）编程目前有四种方式，多进程，多线程，异步，和协程。
多进程编程在python中有类似C的os.fork，当然还有更高层封装的multiprocessing标准库，在之前写过的python高可用程序设计方法http://www.cnblogs.com/hymenz/p/3488837.html中提供了类似nginx中master process和worker process间信号处理的方式，保证了业务进程的退出可以被主进程感知。
多线程编程python中有Thread和threading，在linux下所谓的线程，实际上是LWP轻量级进程，其在内核中具有和进程相同的调度方式，有关LWP，COW（写时拷贝），fork，vfork，clone等的资料较多，这里不再赘述。
异步在linux下主要有三种实现select，poll，epoll，关于异步不是本文的重点。
说协程肯定要说yield，我们先来看一个例子：
#coding=utf-8import timeimport sys# 生产者def produce(l): i=0 while 1: if i < 5: l.append(i) yield i i=i+1 time.sleep(1) else: return # 消费者def consume(l): p = produce(l) while 1: try: p.next() while len(l) > 0: print l.pop() except StopIteration: sys.exit(0)l = []consume(l)
在上面的例子中，当程序执行到produce的yield i时，返回了一个generator，当我们在custom中调用p.next()，程序又返回到produce的yield i继续执行，这样l中又append了元素，然后我们print l.pop()，直到p.next()引发了StopIteration异常。
通过上面的例子我们看到协程的调度对于内核来说是不可见的，协程间是协同调度的，这使得并发量在上万的时候，协程的性能是远高于线程的。
import stacklessimport urllib2def output(): while 1: url=chan.receive() print url f=urllib2.urlopen(url) #print f.read() print stackless.getcurrent() def input(): f=open('url.txt') l=f.readlines() for i in l: chan.send(i)chan=stackless.channel()[stackless.tasklet(output)() for i in xrange(10)]stackless.tasklet(input)()stackless.run()关于协程，可以参考greenlet,stackless,gevent,eventlet等的实现。
