一、昨日内容回顾

   1. 概念和理论

      进程是计算机资源分配最小单位

      进程三状态、同步、异步、阻塞、非阻塞

   2. 进程的创建

      实例化、自建类run,start,join,terminate,daemon等

   3.进程的同步控制

       Lock:互斥锁

      Semaphore:锁+计数器

      Event:事件

   4.进程间的通信

      队列Queue:put、get、empty、full、put_nowait、get_nowait 管道+锁

        进程之间的数据安全--进程安全

        可以是任意数据类型

      管道Pipe:

        有两端,双向通信

        需要关闭掉不用的所有端口,才会在recv处报错

        进程不安全

5.数据共享 Manager:dict,list

       # 进程都在同一台计算机上使用

      # 数据在进程之间不安全

      目前常用的进程之间的数据共享:消息中间件

        #memcache

        #rabbitmq

        #redis

6.进程池Pool

      #什么情况下用进程池:

        # 高cpu型的代码需要用进程池

        #进程池cpu个数+1

      # Pool池

        apply同步

        apply_async 异步提交

          #get 获取返回值

          #close

          #join

        map

          # apply_async的简化版,它内部实现了close和join方法

          #但是没有get方法,无法接受返回值

        回调函数:apply_async(callback=???)

          # 回调函数实在主进程中执行的

7,信号量和进程池的区别,信号量的用处

        #在同一时刻只会有n个进程在执行某段代码

        #不同:

          #信号量是有多少任务开启多少进程,信号量仍然给操作系统带来了很多负担。

          # 池中进程的数量是固定的,只是分别借用池中的进程来执行任务而已

信号量的用处(同一target函数中,高IO部分用多进程,高CPU部分用信号量计算,这样节省进程切换等开销):

        

二、线程

    1. 线程的概念和特点

为什么有进程还要开启线程:

    

    线程是计算机中能被cpu调度的最小单位:

多线程的特点:并发的、轻量级、数据不隔离

     多进程的特点:并发的、操作笨重、数据隔离

2.线程的开启

        

import json
import time,os
from threading import Thread def func():
for i in range(10):
time.sleep(0.5)
print('Thread:', i,os.getpid()) if __name__ == '__main__':
t = Thread(target=func)
t.start()
time.sleep(1)
print('in main 1',os.getpid())
time.sleep(1)
print('in main 2',os.getpid())

主线程和子线程在同一进程

    3.效率测试

 

from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import time def func(num):
print(num**num) if __name__ == '__main__':
p_lst = []
start = time.time()
for i in range(50):
p = Process(target=func, args=(i,))
p.start()
p_lst.append(p)
for i in p_lst:
i.join()
print('======', time.time()-start) t_lst = []
start = time.time()
for i in range(50):
t = Thread(target=func, args=(i,))
t.start()
t_lst.append(p)
for i in t_lst:
i.join()
print('********', time.time()-start)

对于高计算任务,多线程高出多进程几个数量级

    4.数据隔离性测试

from threading import Thread

n =100

def func():
global n
n -= 1 t = Thread(target=func)
t.start()
t.join()
print(n)

数据隔离,线程共享进程资源

    5.子线程和主线程

from threading import Thread,currentThread
import time def func():
time.sleep(1)
print('子进程', currentThread()) t = Thread(target=func)
t.start()
print('主进程', currentThread()) # 主线程结束意味着主进程结束,主线程会等着子线程结束才结束

主线程结束意味着主进程结束,主线程会等着子线程结束才结束

      6.全局解释器锁GIL

      

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