1.对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(Process).比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程,打开一个记事本就启动了一个记事本进程. 2.在一个进程内部,要同时干多件事,就需要同时运行多个“子任务”,我们把进程内的这些“子任务”称为线程(Thread).比如Word,它可以同时进行打字.拼写检查.打印等事情. 3.线程是最小的执行单元,而进程由至少一个线程组成. 多进程 1.Unix/Linux:fork()调用实现多进程. 2.Windows没有fork(),multiprocess…

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…

JUC学习笔记--进程与线程 在本系列内容中我们会对JUC做一个系统的学习,本片将会介绍JUC的进程与线程部分 我们会分为以下几部分进行介绍: 进程与线程 并发与并行 同步与异步 线程详解 进程与线程 在这一小节我们将简单介绍进程与线程 进程 首先我们来简单了解一下程序: 程序由指令和数据组成,我们必须将指令加载至 CPU,数据加载至内存.在指令运行过程中还需要用到磁盘.网络等设备. 接下来我们才能讲解进程的定义: 进程就是用来加载指令.管理内存.管理 IO 的 当一个程序被运行,从磁盘加载这个…

Python的进程与线程--思维导图…

本文主要参考自孙钟秀主编的<操作系统教程>一书中关于进程和线程的部分. 进程 为什么引入进程? 一,刻画系统动态性,发挥系统并发性,提高资源利用率. 以C#为例,在编辑器Visual Studio Code写了几行代码,保存为cs文件.在未运行状态的下的代码,称之为静态的程序.静态的程序是一个相对的概念.当程序运行起来,它的运行依赖于处理器(CPU)和主存储器资源,我可以称之为动态的程序.以该程序动态执行的过程为基本单位,抽象出一个概念,进程,即进行中的程序. 进程二字,主要是强调动态性.处理…

对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(Process),比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程,打开一个记事本就启动了一个记事本进程,打开两个记事本就启动了两个记事本进程,打开一个Word就启动了一个Word进程. 有些进程还不止同时干一件事,比如Word,它可以同时进行打字.拼写检查.打印等事情.在一个进程内部,要同时干多件事,就需要同时运行多个"子任务",我们把进程内的这些"子任务"称为线程(Thread).   同步是指:发送方发出数据后,等接收方发回响应…

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…

多进程 多线程 ThreadLocal 进程vs线程 分布式进程 Top 学习廖老师的py官网的笔记 多任务的实现方式有三种方式: 1.多进程 2.多线程 3.多进程+多线程(这种比较复杂,实际很少采用) [多进程] 1.在mac中创建子进程使用Python封装的fork()系统调用. import os pid = os.fork() pid 2.在windows上的实现. 使用multiprocessing模块的Process类. 为了观察,还加了一小段代码~ # -*- coding: u…

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…

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'] -=…