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