本文探讨一个新的Windows上的两个UI进程间的通信和编程模型. 开门见山,下面是这个通信模型的梗概图: 这个模型的设计目标描述如下: (1)发送数据接口:RpcSend, RpcPost RpcSend是同步接口,发送数据到目标fsm, 同时接收返回数据,其原型为 int RpcSend(const char* strFsmName, unsigned int uEvent, PBYTE pMsgData, int nMsgDataLen, PBYTE& pResultData, int&am

static int nchildren;static pid_t* pids;int main(int argc,char**argv){ int listenfd,i; socklen_t addrlen; void sig_int(int); pid_t child_make(int,int,int); if(argc==3) listenfd=Tcp_listen(NULL,argv[1]),argv[2],&addrlen); else err_quit("usage:serv

进程:程序正在执行的过程,就是一个正在执行的任务,而负责执行任务的就是cpu 操作系统:操作系统就是一个协调.管理和控制计算机硬件资源和软件资源的控制程序. 操作系统的作用: 1:隐藏丑陋复杂的硬件接口,提供良好的抽象接口 2:管理.调度进程,并且将多个进程对硬件的竞争变得有序. 多道技术产生的背景:针对单核,实现并发. 多道技术:多道技术中的多道指的是多个程序,多道技术的实现是为了解决多个程序竞争或者说共享同一个资源(比如cpu)的有序调度问题,解决方式即多路复用,多路复用分为时间上的复用和空

昨日内容回顾 GIL全局解释器锁 1.在python解释器中 才有GIL的存在(只与解释器有关) 2.GIL本质上其实也是一把互斥锁(并发变串行 牺牲效率保证安全) 3.GIL的存在 是由于Cpython解释器中的内存管理不是线程安全的 内存管理>>>垃圾回收机制 4.在python中 同一个进程下的多个线程无法实现并行的(可以并发) 验证GIL中的各种特性 1.python代码要想被运行 必须先获取到解释器 但是解释器的获取需要抢夺和释放GIL全局解释器锁 剥夺CPU权限的两种情况:

目录 05 网络并发 05 网络并发

在Windows上创建进程是一件很容易的事,但是在管理上就不那么方便了,主要体现在下面几个方面: 1. 各个进程的地址空间是独立的,想要在进程间共享资源比较麻烦 2. 进程间可能相互依赖,在进程间需要进行同步时比较麻烦 3. 在服务器上可能会出现一个进程创建一大堆进程来共同为客户服务,这组进程在逻辑上应该属于同一组进程 为了方便的管理同组的进程,Windows上提供了一个进程池来管理这样一组进程,在VC中将这个进程池叫做作业对象.它主要用来限制池中内存的一些属性,比如占用内存数,占用CPU周期,

进程同步锁: 当运行程序的时候,有可能你的程序同时开多个进程,开进程的时候会将多个执行结果打印出来,这样的话打印的信息都是错乱的,怎么保证打印信息是有序的呢? 其实也就是相当于让进程独享资源. from multiprocessing import Process,Lock #引用函数 import time def work(name,mutex): mutex.acquire() #在这里加入锁 print('task <%s> is runing' %name) time.sleep(2

一.队列(先进先出) 进程间通信:IPC(Inter-Process Communication) 队列是使用管道和锁定实现,所以Queue是多进程安全的队列,使用Queue可以实现多进程之间的数据传递. 1.Queue([maxsize]) 创建共享的进程队列.maxsize是队列中允许的最大项数.如果省略此参数,则无大小限制. Queue的实例q具有以下方法: q.get( [ block [ ,timeout ] ] ) 返回q中的一个项目.如果q为空,此方法将阻塞,直到队列中有项目可用为

参考博客 https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9025072.html#autoid-1-1-0 进程同步(multiprocess.Lock.Semaphore.Event) 锁 —— multiprocess.Lock 通过刚刚的学习,我们千方百计实现了程序的异步,让多个任务可以同时在几个进程中并发处理,他们之间的运行没有顺序,一旦开启也不受我们控制.尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源,但是也给我们带来了新的问题. 当多个进程使用同一份数据

1.生产者消费者模型 生产者 —— 生产数据的人 消费者 —— 消费数据的人 生产者消费者模型:供销数据不平衡的现象. import time import random from multiprocessing import Process, Queue def consumer(q): while True: obj = q.get() print(f'消费了一个数据{obj}') time.sleep(random.randint(1, 3)) if __name__ == "__main

一.生产者消费者 主要是为解耦(借助队列来实现生产者消费者模型) import queue  # 不能进行多进程之间的数据传输 (1)from multiprocessing import Queue    借助Queue解决生产者消费者模型,队列是安全的. q = Queue(num) num :为队列的最大长度 q.get() # 阻塞等待获取数据,如果有数据直接获取,如果没有数据,阻塞等待 q.put() # 阻塞,如果可以继续往队列中放数据,就直接放,不能放就阻塞等待 q.get_now

进程池和线程池 开进程开线程都需要消耗资源,只不过两者比较的情况线程消耗的资源比较少 在计算机能够承受范围之内最大限度的利用计算机 什么是池? ​ 在保证计算机硬件安全的情况下最大限度地利用计算机 ​ 池其实是降低了程序的运行效率 但是保证了计算机硬件的安全 ​ (硬件的发展跟不上软件的速度) 线程池进程池 括号内可以传参数指定线程池内的线程个数 也可以不传 不传默认是当前cpu核数*5 ​ 提交任务的方式: 同步:提交任务之后,原地等待任务的结果,期间不做任何事 异步:提交任务后,不等待任务的

目录 进程池线程池的使用***** 进程池/线程池的创建和提交回调 验证复用池子里的线程或进程 异步回调机制 通过闭包给回调函数添加额外参数(扩展) 协程*** 概念回顾(协程这里再理一下) 如何实现协程 生成器的yield 可以实现保存状态(行不通) gevent模块实现 利用gevent在单线程下实现并发(协程) I/O 模型(只放了几张图) 阻塞I/O模型 非阻塞I/O模型 多路复用I/O模型 信号驱动I/O模型 异步I/O模型 进程池线程池的使用***** 无论是开线程还是开进程都会消耗

进程池与线程池.协程.协程实现TCP服务端并发.IO模型 一.进程池与线程池 1.线程池 ''' 开进程开线程都需要消耗资源,只不过两者比较的情况下线程消耗的资源比较少 在计算机能够承受范围内最大限度的利用计算机 什么是池? 在保证计算机硬件安全的情况下最大限度的利用计算机 池其实是降低了程序的运行效率,但是保证了计算机硬件的安全 (硬件的发展跟不上软件的速度) ''' from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time p

一.线程池与进程池 什么是池?简单的说就是一个容器,一个范围 在保证计算机硬件安全的情况下最大限度的充分利用计算机, 池其实是降低了程序的运行效率,但是保证了计算机硬件的安全,也是实现了一个并发的效果,现如今硬件的发展跟不上软件的更新速度 进程池与线程池 开进程开线程都需要消耗资源,只不过两者比较的情况线程消耗的资源比较少 创建进程池:multiprocess.Pool模块 导入的写法:from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,Proce

11.2 Win2008以上的新线程池 (1)传统线程池的优缺点: ①传统Windows线程池调用简单,使用方便(有时只需调用一个API即可) ②这种简单也带来负面问题,如接口过于简单,无法更多去控制线程池的行为. (2)Windows2008新线程池及API 线程池对象 传统API Win2008及以上平台新API 普通任务线程池 QueueUserWorkItem CreateThreadpoolWork TrySubmitThreadpoolWaitCallbacks SubmitThre

本节内容 线程池 进程池 协程 try异常处理 IO多路复用 线程的继承调用 1.线程池 线程池帮助你来管理线程,不再需要每个任务都创建一个线程进行处理任务. 任务需要执行时,会从线程池申请线程,有则使用线程池的线程执行任务,如果没有就等着,其他在执行的任务执行完毕后释放线程,等待的任务就可以使用释放的线程来执行操作了. from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import requests import time def taks(u

第一种创建进程的方式: from multiprocessing import Process def f(name): print(name,"在子进程") if __name__ == "__main__": p = Process(target=f,args=("aaa",)) p.start() print("执行主进程内容") # 打印内容如下 执行主进程内容 aaa 在子进程 从打印结果我们可以看出程序先执行了主进

Python之进程 进程 本节目录 一 背景知识 二 什么是进程 三 进程调度 四 并发与并行 五 同步\异步\阻塞\非阻塞 六 进程的创建与结束 七 multiprocess模块 八 进程池和mutiprocess.Poll 一 背景知识 顾名思义,进程即正在执行的一个过程.进程是对正在运行程序的一个抽象. 进程的概念起源于操作系统,是操作系统最核心的概念,也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一.操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的. 所以想要真正了解进程,必须事先了解操作

Python中的进程与线程 学习知识,我们不但要知其然,还是知其所以然.你做到了你就比别人NB. 我们先了解一下什么是进程和线程. 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专

队列(queue) 队列只在多线程里有意义,是一种线程安全的数据结构. get与put方法 ''' 创建一个“队列”对象 import queue q = queue.Queue(maxsize = 10) queue.Queue类即是一个队列的同步实现.队列长度可为无限或者有限.可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度.如果maxsize小于1就表示队列长度无限. 将一个值放入队列中: q.put() 调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目.put()有两个参数