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进程和线程 很多同学都听说过,现代操作系统比如Mac OS X,UNIX,Linux,Windows等,都是支持“多任务”的操作系统. 什么叫“多任务”呢?简单地说,就是操作系统可以同时运行多个任务.打个比方,你一边在用浏览器上网,一边在听MP3,一边在用Word赶作业,这就是多任务,至少同时有3个任务正在运行.还有很多任务悄悄地在后台同时运行着,只是桌面上没有显示而已. 现在,多核CPU已经非常普及了,但是,即使过去的单核CPU,也可以执行多任务.由于CPU执行代码都是顺序执行的,那么,单核C…
Python的进程与线程--思维导图…
代码创建进程和线程的两种方式 """ 定心丸:Python创建进程和线程的方式基本都是一致的,包括其中的调用方法等,学会一个 另一个自然也就会了. """ 1.创建进程的两种方式 方式一 import os import time from multiprocessing import Process # 实例化一个multiprocessing.Process的对象,并传入一个初始化函数对象 def task(name): print(f'进程…
1 操作系统 为什么要有操作系统 ? 操作系统位于底层硬件与应用软件之间的一层 工作方式:向下管理硬件,向上提供接口 操作系统进程切换: 出现IO操作 固定时间 2 进程和线程的概念 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程.进程一般由程序,数据集和进程控制块三部分组成. 程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成 数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源 进程控制块用来记录进程的外部特征,描述进程的执行变化过程 系统可以利用他来控制和管理进程,它是系统感知进程存在的唯一标志 线程也叫…
一.进程和线程的概念 首先,引出“多任务”的概念:多任务处理是指用户可以在同一时间内运行多个应用程序,每个应用程序被称作一个任务.Linux.windows就是支持多任务的操作系统,比起单任务系统它的功能增强了许多. 例如,你一边在用浏览器上网,一边在听网易云音乐,一边在用Word赶作业,这就是多任务,至少同时有3个任务正在运行.还有很多任务悄悄地在后台同时运行着,只是桌面上没有显示而已. 但是,这些任务是同时在运行着的吗?众所周知,运行一个任务就需要cpu去处理,那同时运行多个任务就必须需要多…
什么是操作系统       可能很多人都会说,我们平时装的windows7 windows10都是操作系统,没错,他们都是操作系统.还有没有其他的? 想想我们使用的手机,Google公司的Android系统,Apple公司笔记本上的的MacOSX.IPhone的IOS,他们都是操作系统. 那么我们想想,操作系统都可以做什么? 我们买来电脑的后第一件事情就是安装操作系统,有的电脑则在我们买来的时候已经安装好了操作系统,比如说品牌机(Dell.HP.lenovo). 我们可以在操作系统上通过安装程序…
线程 之前了解了操作系统的发展史,也知道了进程和线程的概念,归纳一下就是:         进程:本质上就是一段程序的运行过程(抽象的概念)         线程:最小的执行单元,是进程的实体         进程:最小的资源单位   线程的调用         在python中,一般通过导入threading模块来调用线程. threading 模块建立在thread 模块之上.thread模块以低级.原始的方式来处理和控制线程,而threading 模块通过对thread进行二次封装,提供了…
本节内容 python GIL全局解释器锁 线程 进程 Python GIL(Global Interpreter Lock) In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s…
1  GIL全局解释器锁定义 定义:在一个线程拥有了解释器的访问权后,其他的所有线程都必须等待他释放解释器的访问权,即这些线程的下一条指令并不会互相影响. 缺点:多处理器退化为单处理器 优点:避免大量的加锁解锁操作 无论你启多少个线程,你有多少个cpu,python在执行一个进程的时候会淡定的在同一时刻只允许一个线程运行. Python是无法利用多核cpu实现多线程的 总结: 对于计算密集型任务,python的多线程并没有用 对于IO密集型任务,python的多线程是有意义的 python使用多…
一.数据共享 from multiprocessing import Manager 把所有实现了数据共享的比较便捷的类都重新又封装了一遍,并且在原有的multiprocessing基础上增加了新的机制list.dict 机制:支持的数据类型非常有限 list.dict都不是数据安全的,需要自己加锁来保证数据安全 from multiprocessing import Manager,Process,Lock def work(d,lock): with lock: d['count'] -=…