python多任务基础
1.多任务:两个程序段同时运行
2.为某个函数创建线程并启动:
import threading
线程名 = threading.Thread(target = 函数名,args = 参数元组) #创建线程对象,并不是真正的线程,target
线程名.start() #执行线程 此时线程真正创建并可以被调度执行
3.线程结束的标志:创建线程时的target函数执行完毕
4.程序执行时默认会有一个主线程,负责整个程序主体的执行,主线程在所有子线程结束以后才能结束
5.为一个类创建线程:
定义一个类继承自threading.Thread
在其中实现run方法,该方法中的代码是要放在线程中执行的
想为其创建线程时,先实例化该类(相当于实例化一个线程对象,并非真正的线程),然后用实例名调用start()方法(此时才是真正创建线程交由os调度)
6.在函数中对全局变量进行修改时,到是否使用global取决于是否对全局变量的指向进行了修改:
如果修改了指向,让全局变量指向了别处,那么必须使用global,否则不加gloabal
7.创建线程时若目标函数有参数,创建线程对象时,除了target参数,还有args参数(函数参数元组)
8.多线程共享全局变量
9.实现同步和互斥的方法:
用threading.lock()实例化一个锁
在需要的代码前后分别添 锁.acpuire()和 锁.release.()
在两者之间的代码执行具有原子性(即要么执行要么不执行)
锁的概念可以理解为操作系统中的信号量 10.多线程对共享资源的访问可能会导致死锁,解决方法:
1.添加超时时间
2.银行家算法 11.进程和程序的区别:简单理解,一个动态一个静态:进程是运行状态的程序+占用的资源 12.进程的状态 :主要三种 就绪 运行 堵塞
13.实现多任务方式:线程、进程、协程
14.进程创建步骤: 实例名 = multipleporcessing.Porcess() 实例化一个Process对象
实例.start() 创建进程并交由OS调度 15.进程也分为主进程子进程之分
16.每创建一个进程,就将主程序的资源也复制到子进程,因此创建多个新进程的资源耗费很大,当子进程不改变程序代码时多个子进程可以共享一份代码。
17.进程和线程的简单对比 进程是资源分配的基本单位,多线程是执行的基本单位。
功能:前者例如一台电脑上开多个QQ 后者例如一个QQ的多个聊天窗口 18.进程间通信的一种重要方式:队列 queue (可以实现程序的解耦) 实现进程间数据共享
19.进程池Pool 预先创建一定数目的进程,为多个任务动态动态分配进程来执行 一般用来处理任务数量不确定的情况,任务数量少且确定的情况使用传统方法
特点:重复利用进程池的进程做任务
20.进程池使用方法:
from multiprocessing import Pool
创建进程池实例 实例名 = Pool(进程池数目) 在需要的时候为要执行的函数分配进程 实例名.apply_async(函数名,参数元组) (分配时不需要考虑进程池的进程被占用完的情况,需要的时候尽管调用语句,系统会自动管理和实现(自动阻塞和自动调用) ) 在不需要为创建多任务时关闭进程池 实例名.close()
主进程等待所有子进程执行完成 实例名.join() 21.进程池使用注意:使用进程池时,主进程未必会等待进程池中的进程执行完毕,所有要想让进程池完成所有任务,必须在进程池进程分配完毕之后调用join()方法
22.isinstance(对象,类) 判断一个对象是否是一个类的实例。
23.可迭代对象的简单理解:可以使用for来遍历元素的对象,实现了__iter__()方法
迭代器的简单理解:可以通过next()方法获取下一个值的对象,实现了__iter__()和__next__()方法
迭代器一定是一个可迭代对象
24.自定义可迭代对象:类中实现__iter__方法,该方法返回一个迭代器,该类的实例化对象就是一个可迭代对象
25.自定义迭代器:在类中实现__next__方法,返回每次迭代的值。迭代器不存储全部数据,只存储得到数据的方法,然后实现__iter__()方法,返回self
在实现可迭代方式时,可以迭代器和迭代对象分开实现,也可以直接实现迭代器即可
26. 通过可迭代对象的__iter__()方法得到迭代器,每次循环时调用next(返回的迭代器)得到下一个迭代值
28. next(可迭代对象)方法的实质;调用传入的对象的__next__()方法
29.生成器:一种特殊的迭代器,只保留生成数据的算法,不存储所有的数据,可以使用for循环和next方法调用
29.生成器的两种实现方式:
1.通过yield返回值的函数,此时该函数就成了一个生成器创建函数,通过变量名 = 函数(参数)的方式生成一个生成器
2.生成器推导式 (含有i的公式 for i in 可迭代对象) 30.yield语句可以赋给一个变量即 变量名 = yield 变量,通过生成器.send(变量)的方式,可以设置yield语句复制给的变量的内容
31.生成器作用:让函数返回部分语句的执行结果,并可以继续执行剩余的语句
32.通过yield可以实现多个任务交替执行
33.greenlet是对yield的进一步封装,,能够管理多任务的执行
34.效率:协程高于多线程高于多进程
35.一般使用gevent实现协程
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