python多线程并发

IO在计算机中指Input/Output，也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留，由CPU这个超快的计算核心来执行，涉及到数据交换的地方，通常是磁盘、网络等，就需要IO接口。 比如你打开浏览器，访问新浪首页，浏览器这个程序就需要通过网络IO获取新浪的网页。浏览器首先会发送数据给新浪服务器，告诉它我想要首页的HTML，这个动作是往外发数据，叫Output，随后新浪服务器把网页发过来，这个动作是从外面接收数据，叫Input。所以，通常，程序完成IO操作会有Input和Output两个数据流。当然也有只用一个的情况，比如，从磁盘读取文件到内存，就只有Input操作，反过来，把数据写到磁盘文件里，就只是一个Output操作。 事件驱动模型 通常情况，有一下几种情况模型: 每收到一个请求，创建一个新的进程，来处理该请求。 每收到一个请求，创建一个新的线程，来处理该请求。 每收到一个请求，放入一个时间列表，让主进程通过非阻塞IO来处理请求。 综上普遍认为第三种方式为大多数网络服务器采用的方式。 例如在UI编程中，常常用到鼠标点击进行操作，那么如何，何时去获得鼠标的点击进行处理呢？ 在前面学到的线程中，我们可以创建一个线程对鼠标进行检测。那么问题来了？ CPU资源浪费，可能鼠标点击的频率非常小，但是扫描线程还是会一直循环检测，这会造成很多的CPU资源浪费

python并发编程之多进程1-----------互斥锁与进程间的通信 一、互斥锁 进程之间数据隔离，但是共享一套文件系统，因而可以通过文件来实现进程直接的通信，但问题是必须自己加锁处理。 注意：加锁的目的是为了保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个修改，即串行的修改，没错，速度是慢了，牺牲了速度而保证了数据安全。 1.上厕所的小例子：你上厕所的时候肯定得锁门吧，有人来了看见门锁着，就会在外面等着，等你吧门开开出来的时候，下一个人才去上厕所。 1 from multiprocessing import Process,Lock 2 import os 3 import time 4 def work(mutex): 5 mutex.acquire() 6 print('task[%s] 上厕所'%os.getpid()) 7 time.sleep(3) 8 print('task[%s] 上完厕所'%os.getpid()) 9 mutex.release() 10 if __name__ == '__main__': 11 mutex = Lock() 12 p1 = Process(target=work,args=(mutex,)) 13 p2 = Process(target=work,args=(mutex,)) 14 p3 = Process(target

线程 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位，一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。所有在同一个进程中的线程是共享同一块内存空间的。 一个程序执行的实例就是一个进程，进程就是资源的集合。 注意：进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位，每一个进程至少有一个线程。 总结一下进程和线程的区别： 1）地址空间和其它资源（如打开文件）：进程间相互独立，同一进程的各线程间共享。某进程内的线程在其它进程不可见。 2）通信： 进程间通信 IPC ，线程间可以直接读写进程数据段（如全局变量）来进行通信——需要 进程同步 和互斥手段的辅助，以保证数据的一致性。 3）调度和切换：线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。 4）在多线程操作系统中，进程不是一个可执行的实体 简单的多线程程序一 from threading import Thread import time def func(n): # 这是子线程 time.sleep(1) print(n) for i in range(10): # 这是主线程 t = Thread(target=func,args=(i,)) t.start() 多线程启动程序二 from threading import Thread import

并发编程之多进程 　　python中如果想要充分的利用多核CPU的资源，大部分情况需要使用多进程，python提供了multiprocessing 　　multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行定制的任务 #方式一 from multiprocessing import Process import time def task(name): print('%s is running'%name) time.sleep(3) print('%s is done'%name) if __name__ == '__main__': p=Process(target=task,args=('alex',)) p.start() print('主') #方式二 from multiprocessing import Process import time class MyProcess(Process): def __init__(self,name): super(MyProcess,self).__init__() self.name=name def run(self): print('%s is running'%self.name) time.sleep(3) print('%s is done'%self.name) if __name__ == '_

python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU资源，在python中大部分情况需要使用多进程。python提供了非常好用的多进程包Multiprocessing，只需要定义一个函数，python会完成其它所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、LocK等组件 一、Process 语法：Process([group[,target[,name[,args[,kwargs]]]]]) 参数含义：target表示调用对象；args表示调用对象的位置参数元祖；kwargs表示调用对象的字典。name为别名，groups实际上不会调用。 方法：is_alive()： join(timeout)： run()： start()： terminate()： 属性：authkey、daemon(要通过start()设置)、exitcode(进程在运行时为None、如果为-N，表示被信号N结束)、name、pid。其中daemon是父进程终止后自动终止，且自己不能产生新的进程，必须在start()之前设置。 1.创建函数，并将其作为单个进程 ''' 遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：579817333

后台管理 添加随笔 编写博客的基础 001 学到的markdown语法 python计算机基础 002 计算机的组成原理 003 编程语言分类 004 网络的瓶颈效应 005 计算机操作系统 006 python计算机基础之编程 python基础 python基础 007 python基础1 008 python基础2 009 Python 和Python解释器 010 python变量 011 Python变量内存管理 012 python解压缩 013 python注释 014 python格式化输出的三种方式 015 python基本算术运算符 016 python流程控制if判断与循环(for、while) 017 python深浅拷贝 018 python异常处理 019 接触python的一些小练习 python基础实战之猜年龄游戏 python支持的数据类型 020 python常量 021 python数字类型 022 python字符串类型 023 python列表类型 024 python字典类型 025 python布尔类型 026 python元组 027 python集合 028 python数据类型 029 一个列表如何根据另一个列表进行排序(数组的相对排序) 030 列表如何移除指定原属 031 列表内字典的排序 032 字典去重与排序 文件处理

很多想入门的小伙伴还不知道Python应该怎么学，哪些知识必学，今天我们就来盘点一下。 01、入门方法推荐 总体来讲，找一本靠谱的书，由浅入深，边看边练。 网上的学习教程有很多，多到不知道如何选择。所有教程在基础知识介绍方面都差不多，区别在于讲的是否足够细（例如运行原理）以及是否有足够的练习。 目前推荐大家看书《Python编程 从入门到实践》，作者是美国教师，内容从基础知识开始，循序渐进，层层深入，适合零基础者。课程内容第二部分有三个项目实战：外星人入侵、数据可视化、Web应用程序。 不要看很多本，专注于一本，从头到尾看下去，把里面的例子和习题都动手练习一遍，搞懂为什么。编程从一开始就离不开练习，光看是不可能看会的。 只有你在电脑上一行一行的敲代码，才会发现其中没注意到的细节问题，才能有更深刻的理解。缩进、大小写、括号、引号、代码执行的方式等，都是早期学习的坑，切记，不要直接复制代码，一定要手动去敲代码、运行代码。 这个阶段最重要的就是：学好基础知识。掌握了基础之后，便可以开始做项目练习锻炼编程思维了。 学习过程中有不懂的可以加入我们的学习交流秋秋圈784中间758后面214，与你分享Python企业当下人才需求及怎么从零基础学习Python，和学习什么内容。相关学习视频资料、开发工具都有分享 02、基础阶段知识点 下面我们就来盘点一下Python基础阶段应该掌握的一些基础知识。

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）。 进程、线程、协程的区别 多进程模式最大的优点就是稳定性高，因为一个子进程崩溃了，不会影响主进程和其他子进程。（当然主进程挂了所有进程就全挂了，但是Master进程只负责分配任务，挂掉的概率低）著名的Apache最早就是采用多进程模式。 多进程模式的缺点是创建进程的代价大，在Unix/Linux系统下，用fork调用还行，在Windows下创建进程开销巨大。另外，操作系统能同时运行的进程数也是有限的，在内存和CPU的限制下，如果有几千个进程同时运行，操作系统连调度都会成问题。 多线程模式通常比多进程快一点，但是也快不到哪去，而且，多线程模式致命的缺点就是任何一个线程挂掉都可能直接造成整个进程崩溃，因为所有线程共享进程的内存。 协程的优势： 最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多

本节内容 操作系统发展史介绍 进程、与线程区别 python GIL全局解释器锁 线程 语法 join 线程锁之Lock\Rlock\信号量 将线程变为守护进程 Event事件　 queue队列 生产者消费者模型 Queue队列 开发一个线程池 进程 语法 进程间通讯 进程池　　　　 操作系统发展史 手工操作（无操作系统） 1946年第一台计算机诞生--20世纪50年代中期，还未出现操作系统，计算机工作采用手工操作方式。 手工操作 程序员将对应于程序和数据的已穿孔的纸带（或卡片）装入输入机，然后启动输入机把程序和数据输入计算机内存，接着通过控制台开关启动程序针对数据运行；计算完毕，打印机输出计算结果；用户取走结果并卸下纸带（或卡片）后，才让下一个用户上机。 手工操作方式两个特点： （1）用户独占全机。不会出现因资源已被其他用户占用而等待的现象，但资源的利用率低。 （2）CPU 等待手工操作。CPU的利用不充分。  20世纪50年代后期，出现人机矛盾：手工操作的慢速度和计算机的高速度之间形成了尖锐矛盾，手工操作方式已严重损害了系统资源的利用率（使资源利用率降为百分之几，甚至更低），不能容忍。唯一的解决办法：只有摆脱人的手工操作，实现作业的自动过渡。这样就出现了成批处理。 批处理系统 批处理系统：加载在计算机上的一个系统软件，在它的控制下，计算机能够自动地

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