复习:

  线程与进程的区别:

    进程:资源的集合

    线程:最小调度单位

  • 进程至少包含一个线程
    • 线程之间的内存是共享的,两个线程操作同一个数据就会修改整个结果(需要mutex加锁来保持数据的一致性),递归锁,join(等待线程执行完成)

信号量:也相当于是lock

    守护线程:服务于非守护线程;

    quene:程序的解耦;提高效率;也是有序的容器;队列只有一份数据,取完了就没有了

        先进先出(FIFO)

        后进先出(LIFO)

    生产者消费者模型:也就是为了实现解耦

    event:事件---红绿灯实验

i/o不占用cpu,计算占用

python多线程不适合cpu密集型操作任务,适合i/o密集型任务

推荐的书:

  《失控》,《必然》

  《数学之美》,《浪潮之巅》

鸡汤总结:做一个有素质的人

今天的课程:

  1. govent协程
  2. select\poll\epoll异步I/O事件驱动
  3. python连接mysql的基本操作
  4. rabbitmq队列
  5. redis/memcached缓存
  6. paramiko ssh
  7. twisted网络框架

一、多进程

  解决多核问题而生

单个进程:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import multiprocessing,time
def run(name): #定义函数
time.sleep(1)
print('hello',name)
if __name__ == '__main__':
p = multiprocessing.Process(target=run,args=('hehe',)) #实例化一个进程
p.start() #执行进程
p.join() #进程等待

多进程:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import multiprocessing,time def run(name):
print('hello',name)
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
for i in range(10): #定义循环
p = multiprocessing.Process(target=run,args=("hehe %s"%i,))
p.start()

获取进程id:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import multiprocessing,os def info(title): #信息展示函数
print(title)
print('module name:',__name__) #打印模块名称
print('parent process id',os.getppid()) #父进程id获取
print('process id',os.getpid()) #当前进程id
print('\n\n') def f(name): #定义功能函数
info('\033[31;1mfunction f\033[0m')
print('hello',name) if __name__ == '__main__': #主进程调用
info('\033[32;1mmain process line\033[0m')
p = multiprocessing.Process(target=f,args=('hehe',)) #定义进程
p.start() #开始进程
p.join() #进程等待

每一个子进程都是有其父进程启动的

进程间通信:Queue

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Queue,Process def f(qq):
qq.put([122,None,'heheheda']) #父进程放入数据 if __name__ == '__main__':
q = Queue()
p = Process(target=f,args=(q,)) #将q传给子进程p
p.start()
print(q.get())
p.join()

  此时的q也就是pickle序列化和 反序列化之后的结果了,实现了进程间的通信

管道pipe:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process,Pipe def f(conn):
conn.send([123,'sada',None]) #子进程send数据
conn.send([12223,'s343ada321',None]) #子进程send数据
print(conn.recv()) #子进程接受父进程数据
conn.close() if __name__ == '__main__':
parent_conn,chile_conn = Pipe() #生成一个管道实例
p = Process(target=f,args=(chile_conn,)) #实例化
p.start()
print(parent_conn.recv()) #父进程接收数据
print(parent_conn.recv()) #父进程接收数据
# print(parent_conn.recv()) #父进程接收数据,如果子进程不发送数据,父进程就处于等待状态
parent_conn.send('hello child!!') #父进程给子进程发送数据
p.join()

mananger:实现进程间数据共享

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#Author:wanghui
from multiprocessing import Manager,Process
import os
def f(d,l):
d[os.getpid()] = os.getpid() #获取pid
l.append(os.getpid())
print(l)
if __name__ == '__main__':
with Manager() as manager:
d = manager.dict() #生成一个字典,可在多个进程间共享和传递
l = manager.list(range(5)) #生成一个列表,可在多个进程间共享和传递数据
p_list = []
for i in range(5):
p = Process(target=f,args=(d,l))
p.start()
p_list.append(p)
for res in p_list: #等待结果
res.join()
print(d)
print(l)

  结果如下:

D:\pythom35\python.exe D:/project/s14/day10/manager2.py
[0, 1, 2, 3, 4, 7828]
[0, 1, 2, 3, 4, 7828, 4180]
[0, 1, 2, 3, 4, 7828, 4180, 1800]
[0, 1, 2, 3, 4, 7828, 4180, 1800, 8076]
[0, 1, 2, 3, 4, 7828, 4180, 1800, 8076, 7264]
{1800: 1800, 4180: 4180, 8076: 8076, 7828: 7828, 7264: 7264} #进程字典打印结果
[0, 1, 2, 3, 4, 7828, 4180, 1800, 8076, 7264]

进程锁:实现进程同步

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process,Lock
def f(l,i):
'''
:param l: 锁
:param i: 传进来的内容
:return:
'''
# l.acquire()
print('hehehe',i)
#l.release()
if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
for num in range(100): #修改进程的启动数量
Process(target=f,args=(lock,num)).start() #启动进程

进程池:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process,Pool
import time,os
def Foo(i):
time.sleep(1)
print('in process',os.getpid())
return i + 100
def Bar(arg):
print("-->exec done",arg,os.getpid()) #获取子进程pid
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(5) #允许进程池里同时放入5个进程
print('主进程',os.getpid()) #获取主进程pid
for i in range(10): #启动10个进程
pool.apply_async(func=Foo,args=(i,),callback=Bar) #异步执行(并行),需要执行join ,callback:回调
#pool.apply(func=Foo,args=(i,)) #将Foo放入进程池,串行
print('end')
pool.close()
pool.join() #进程池中进程执行完毕后再关闭,如果注释,那么程序直接关闭。.join()

二、协程

  又名微线程,轻量级线程;

  协程拥有自己的寄存器上下文和栈;协程

  

    

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