stackless python没有很好地使用多核，那么它应该比python线程/多处理快的点在哪里？
所有的benchmark都使用stackless python tasklet来对比python线程锁和队列，这是不公平的，因为锁总是效率低下
看，如果使用单线程函数调用没有锁应该和stackless python一样高效
【问题讨论】：
标签： python concurrency stackless python-stackless
首先关注功能，其次才是性能（除非您知道自己有需要）。
服务器上的大部分时间都花在 I/O 上，因此多核并没有太大帮助。如果您使用的是大部分 I/O，多线程python 可能是最简单的答案。
如果服务器请求是 CPU 密集型的，那么拥有一个父进程（无论是否多线程）和相应的子进程确实很有意义。
如果你真的想扩展，你可以看看不同的平台，比如 Erlang。如果您真的想扩展并仍然使用 python，您可以查看分布式 erlang，其中 Python 进程作为分布式集群上的 Erlang 端口进行管理。
有很多选择，但除非您处理的是big big，否则您很可能会采用简单的方法。
尽早发布，经常发布。
【讨论】：
有一个新的和流行的东西叫做异步IO循环和消息传递并发以及其他一些流行的术语。嗯，它一点也不新鲜，但只是最近 5 年才被主流发现。
Stackless Python 是一个 Python 版本，其中 VM 本身经过修改以更好地支持这些消息传递和 IO 循环，其技巧是绿色线程/协程。
还有其他库可以用不同的工具做同样的事情，例如Twisted 和 Tornado，在 Python 上。您甚至可以在 Stackless Python 等上运行混合 Twisted。
IO 循环位直接映射到 Berkley 套接字如何执行异步 IO，并且可以通过一些努力将其扩展为主动而不是被动，并与文件系统和网络套接字一起使用，例如最新的 libevent。
要横向扩展以利用多个内核，您有两种方法 - 多线程；共享状态，例如线程或进程之间 - multiprocessing 例如消息队列。当前架构的一个普遍限制是线程方法适用于本地的大量内核，而当内核数量变得庞大或这些内核位于不同的机器上时，消息传递在性能方面会超过性能。您可以采用混合方法。
由于 Python VM 中的内部设计选择，它在多线程方面的效率通常不如多处理，因此与在其他平台上相比，您可以更快地通过消息传递进入多个进程。
但通常消息传递方法是一种更简洁、容易正确的版本。
还有其他基于相同方法的其他语言具有不同的附加目标和约束，例如Erlang、node.js、Clojure、Go。
其中，Clojure 可能是信息量最大的。当您了解 Clojure 的运行方式并思考为什么时，其他系统的整个目标和约束就会落实到位...
【讨论】：