Python系列文章加上几个番外篇，已经超过了100篇，基本上把所有Python中需要理解、掌握的常用的语法特性进行了详细的介绍并给出了相应的代码实例。
笔者计划从本文开始，分别结合不同的编程场景需求，介绍不同场景中Python的支持，包括但不限于Python并发编程、Python网络编程、Python数据库编程等。从而能够在Python基本语法掌握的基础上，结合具体场景的支持，编写出更加实用的Python程序。当然在介绍不同场景的Python支持的同时，也会稍微介绍下计算机科学在这些场景中的理论内容，作为配合Python招式的内功心法。
本文作为Python并发编程的第一篇，首先打算从两个概念的辨析入手。本文的主要内容有：
1、CPU是如何执行程序的
2、并发和并行
CPU是如何执行程序的首先还是把大名鼎鼎的“冯诺依曼体系结构”放在这里，当下的计算机体系结构，基本上都是基于冯诺依曼关于“存储程序”的理念来设计的。存储在内存中的，不只是数据，还有要执行的程序。
CPU和内存之间，通过总线进行连接，在不同时钟周期内，总线上传输的可能是数据流、指令流，或者控制流。
我们所编写的程序，在执行之前，会先编译为机器指令，存储到进程中，然后交由CPU进行执行。
CPU在执行每一条指令时，分为3个步骤：
1、取指（Fetch）：从内存中取得要执行的下一跳指令。
2、译码（Decode）：对指令进行译码，翻译为CPU能够理解的具体操作。
3、执行（Execute）：根据指令的译码结果，实际进行指令的执行过程，一般又会有取操作数、驱动ALU进行算术和逻辑运算等步骤。
如果有计算结果需要回写，还要进行回写内存的操作步骤。
为了提高计算机的吞吐率，现代CPU通常采用流水线技术，分阶段并行处理多条指令，不同的CPU模块，是真正在并行工作，同时进行多条指令的不同流水线阶段。
单个CPU的话，依靠流水线技术，已经可以实现多个指令的并行操作。
如果是多个CPU，或者多核CPU，则可以进一步提升指令的并发度。
并发与并行简单了解了CPU执行程序的过程，在真正开始Python的并发编程之前，还有必要辨析一下并发和并行这两个容易混淆的概念，从而更加清晰的理解后续Python中并发编程的内部细节。
1、并发（Concurrency）
并发是指在同一时间段内处理多个任务，任务之间可以交替执行，但不一定是同时执行。
并发，对CPU个数或者CPU核心数并没有要求，哪怕只有一个单核CPU，也是可以实现并发的。操作系统通过各种调度算法，实现CPU的时间片的分时复用。只要时间片切分的足够小，多个任务在极小的时间段内各自独占CPU，给用户的感知则是多个任务似乎在同时运行中。
2、并行（Parallelism）
并行是指在同一时刻真正地同时执行多个任务，通常需要多个处理器或者多核处理器来实现。
并行依赖于硬件的支持，并行的几个任务各自独占一个CPU或者CPU核心，实现同一时刻的同时运行。
从概念上来看，并发是一个更加宽泛的概念，并行是并发的一种特殊形态。
我们后续进行并发编程时，根据采用的并发模型，可能只是做到分时复用的并发，也可能真正做到了并行，需要具体分析来看。
所以，有些初学者以为程序执行太慢，想通过并发编程来提高执行效率，如果不了解并发和并行的区别，可能反而执行效率更低了。毕竟，分时复用的并发，在任务资源你的申请、任务切换的上下文环境的保存与恢复等也有一定量的时间开销。
总结本文简单介绍了CPU执行程序的过程，对比了并发和并行这两个容易混淆的概念，在后续的并发编程中，需要始终注意到通过并发编程，不一定能够提升程序的执行效率，还是需要具体情况具体分析。
感谢您的拨冗阅读，希望对您有所帮助。
