1.单核CPU实现“多任务”:(注意:这里的多任务假的,是轮训执行多个任务一段时间)

1)时间片轮转

2)优先级调度算法

2.并行:真的多任务执行(CPU核数>=任务数);即在某个时刻点上,有多个程序同时运行在多个CPU上

3.并发:假的多任务执行(CPU核数<任务数);即一段时间内,有多个程序在同一个CPU上运行

4.多线程执行的顺序不确定

5.没运行的程序是程序,运行的程序就是进程

6.进程/线程:

1)子进程把主进程所有的资源复制一份,子进程拥有主进程的所有资源,代码是共享的

2)进程耗费的资源大,线程占用的资源少

3)代码---》进程---》主线程---》多个子线程

4)进程是系统资源分配的单位,线程是系统调度的单位

5)一般进程不能共享

6)通过进程之间的通信实现共享(通过socket,文件,队列Queue实现)

a.队列实现:

创建多个子进程,将队列的引用(即变量)当做实参进行传递到进程里面

7)进程池Pool

a.先创建一部分进程,来了大量任务>进程数,通过排队调度实现重复利用

b.如果定义的最大进程池数大于创建进程数,不会出现阻塞,但是只是开启最大进程池的数量,剩余的进程处于等待调度,主进程可以先结束,进程池后结束,可以通过po.join()阻塞等待进程池中的子进程执行完后主进程执行完,图例:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : 多进程--实现文件夹拷贝.py
# @Author: Liugp
# @Date : 2019/5/22
# @Desc :
import os
import multiprocessing def copy_file(q,file_name,old_folder_name,new_folder_name):
"""完成文件的复制"""
# print("=====>模拟copy文件:从%s---->到%s 文件名:%s" % (old_folder_name,new_folder_name,file_name))
old_f = open(old_folder_name + "/" + file_name,"rb")
content = old_f.read()
old_f.close() new_f = open(new_folder_name + "/" + file_name,"wb")
new_f.write(content)
new_f.close() # 如果拷贝完了文件,那么就想队列中写入一个消息,表示已经完成
q.put(file_name) def main():
# 1.获取用户要copy的文件夹的名字
old_folder_name = input("请输入要copy的文件夹的名字:") # 2.创建一个新的文件夹
try:
new_folder_name = input("请输入要copy的文件夹的名字:")
os.mkdir(new_folder_name)
except Exception as e:
pass # 3.获取文件的所有的待copy的文件名字 listdir()
file_names = os.listdir(old_folder_name)
# print(file_names) # 4.创建进程池
po = multiprocessing.Pool(5) # 5.创建一个队列
q = multiprocessing.Manager().Queue() # 6.向进程池中添加copy文件的任务
for file_name in file_names:
po.apply_async(copy_file,args=(q,file_name,old_folder_name,new_folder_name)) po.close() # po.join()
all_file_num = len(file_names) # 获取所以文件的个数
copy_ok_num = 0
while True:
file_name = q.get()
# print("已完成%s" % file_name)
copy_ok_num += 1
print("\r拷贝的进度为:%.2f %%" % (copy_ok_num*100/all_file_num),end='')
if copy_ok_num >= all_file_num:
break
print() if __name__ == "__main__":
main()

7.多任务--协程

a.迭代器:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : 迭代器-demo2.py
# @Author: Liugp
# @Date : 2019/5/22
# @Desc :
import time
from collections import Iterable
from collections import Iterator
class Classmate(object):
def __init__(self):
self.names = list()
self.current_num = 0 def add(self,name):
self.names.append(name) def __iter__(self):
"""如果想要一个对象称为一个可以迭代的对象,即可以使用for,那么必须实现__iter__方法"""
return self def __next__(self):
if self.current_num < len(self.names):
ret = self.names[self.current_num]
self.current_num += 1
return ret
else:
raise StopIteration if __name__ == '__main__':
classmate = Classmate()
classmate.add('老王')
classmate.add('王二')
classmate.add('张三') # print("判断classmate是否是可以迭代的对象:",isinstance(classmate,Iterable))
# classmate_iterator = iter(classmate)
# print("判断classmate_iterator是否是迭代器:",isinstance(classmate_iterator,Iterator))
# print(next(classmate_iterator)) for item in classmate:
print(item)
time.sleep(1)
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : 迭代器--斐波那契数列.py
# @Author: Liugp
# @Date : 2019/5/23
# @Desc : class Fibonacci(object):
def __init__(self,all_num):
self.all_num = all_num
self.current_num = 0
self.a = 0
self.b = 1 def __iter__(self):
return self def __next__(self):
if self.current_num < self.all_num:
ret = self.a self.a,self.b = self.b,self.a+self.b
self.current_num += 1 return ret
else:
raise StopIteration if __name__ == "__main__":
fibo = Fibonacci(10)
for num in fibo:
print(num)

b.生成器==特殊的迭代器

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : 迭代器--斐波那契数列.py
# @Author: Liugp
# @Date : 2019/5/23
# @Desc : def create_num(all_num):
# a = 0
# b = 1
a, b = 0, 1
current_num = 0
while current_num < all_num:
yield a
a, b = b, a+b
current_num += 1 if __name__ == "__main__":
# 如果在调用create_num的时候,发现这个函数有yield,那么此时,不是调用函数,而是创建一个生成器对象
obj = create_num(10)
for num in obj:
print(num)
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : 迭代器--斐波那契数列--研究.py
# @Author: Liugp
# @Date : 2019/5/23
# @Desc : def create_num(all_num):
# a = 0
# b = 1
a, b = 0, 1
current_num = 0
while current_num < all_num:
yield a
a, b = b, a+b
current_num += 1 if __name__ == "__main__":
obj = create_num(50)
# 如果在调用create_num的时候,发现这个函数有yield,那么此时,不是调用函数,而是创建一个生成器对象
while True:
try:
ret = next(obj)
print(ret)
except Exception as ret:
break
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : 迭代器--斐波那契数列--研究.py
# @Author: Liugp
# @Date : 2019/5/23
# @Desc : def create_num(all_num):
# a = 0
# b = 1
a, b = 0, 1
current_num = 0
while current_num < all_num:
ret = yield a
print(">>>>ret>>>>",ret)
a, b = b, a+b
current_num += 1 if __name__ == "__main__":
obj = create_num(10)
# 如果在调用create_num的时候,发现这个函数有yield,那么此时,不是调用函数,而是创建一个生成器对象
ret = next(obj)
print(ret) ret = obj.send("hahahaha")
print(ret)

协程:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : 多任务yield-demo1.py
# @Author: Liugp
# @Date : 2019/5/27
# @Desc :
import time def task_1():
while True:
print('-----1-----')
time.sleep(0.1)
yield def task_2():
while True:
print('-----2-----')
time.sleep(0.1)
yield def main():
t1 = task_1()
t2 = task_2()
while True:
next(t1)
next(t2) if __name__ == "__main__":
main()

简单总结:

1.进程是资源分配的单位

2.线程是操作系统调度的单位

3.进程切换需要的资源很大,效率最低

4.线程切换需要的资源一般,效率一般(当然了在不考虑GIL的情况下)

5.协程切换任务资源很小,效率高

6.多进程、多线程根据CPU核数不一样可能是并行的,但是协程是在一个线程中,所以是并发

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