并发编程

内容

操作系统发展史
多道技术
进程理论
开启进程的两种方式
进程对象的join方法
进程之间数据相互隔离
进程对象的其他方法
僵尸进程与孤儿进程
守护进程
互斥锁

必备知识回顾

计算机又叫电脑，即通电的大脑，发明计算机是为了让他通电之后能够像人一样去工作，并且它比人的工作效率更高，因为可以24小时不间断
计算机五大组成部分

控制器

运算器

存储器

输入设备

输出设备

计算机的核心真正干活的是CPU(控制器+运算器=中央处理器)
程序要想被计算机运行，它的代码必须要先由硬盘读到内存，之后cpu取指再执行

操作系统发展史

参考博客即可:https://www.cnblogs.com/Dominic-Ji/articles/10929381.html

多道技术

单核实现并发的效果

必备知识点

并发

看起来像同时运行的就可以称之为并发
并行

真正意义上的同时执行

ps:

并行肯定算并发
单核的计算机肯定不能实现并行，但是可以实现并发！！！

补充：我们直接假设单核就是一个核，干活的就一个人，不要考虑cpu里面的内核数

多道技术图解

节省多个程序运行的总耗时

参考群内截图

多道技术重点知识

空间上的服用与时间上的服用

空间上的复用

多个程序公用一套计算机硬件
时间上的复用

例子:洗衣服30s，做饭50s，烧水30s

单道需要110s，多道只需要任务做长的那一个切换节省时间

例子:边吃饭边玩游戏保存状态

切换+保存状态

"""
切换(CPU)分为两种情况
	1.当一个程序遇到IO操作的时候，操作系统会剥夺该程序的CPU执行权限
		作用:提高了CPU的利用率 并且也不影响程序的执行效率
	
	2.当一个程序长时间占用CPU的时候，操作吸引也会剥夺该程序的CPU执行权限
		弊端:降低了程序的执行效率(原本时间+切换时间)
"""

进程理论

必备知识点

程序与进程的区别

"""
程序就是一堆躺在硬盘上的代码，是“死”的
进程则表示程序正在执行的过程，是“活”的
"""

进程调度

先来先服务调度算法

"""对长作业有利，对短作业无益"""

短作业优先调度算法

"""对短作业有利，多长作业无益"""

时间片轮转法+多级反馈队列

参考图解

进程运行的三状态图

参考图解了解即可

两对重要概念

同步和异步

"""描述的是任务的提交方式"""
同步:任务提交之后，原地等待任务的返回结果，等待的过程中不做任何事(干等)
  	程序层面上表现出来的感觉就是卡住了

异步:任务提交之后，不原地等待任务的返回结果，直接去做其他事情
  	我提交的任务结果如何获取？
    任务的返回结果会有一个异步回调机制自动处理

阻塞非阻塞

"""描述的程序的运行状态"""
阻塞:阻塞态
非阻塞:就绪态、运行态

理想状态:我们应该让我们的写的代码永远处于就绪态和运行态之间切换

上述概念的组合:最高效的一种组合就是异步非阻塞

开启进程的两种方式

#  方式一:直接调用函数
from multiprocessing import Process
import time


def task(name):
    print(f'子进程{name}开始')
    time.sleep(3)
    print(f'子进程运行{name}结束')


if __name__ == '__main__':
    #  Process是一个类,调用类生成对象p,需要传参
    print(f'主进程开始')
    p=Process(target=task, args=('1',))
    #  所有容器类型哪怕只有一个参数后面也要加逗号,防止是元组
    p.start()
    print(f'主进程结束')

#  方式2:调用类


class MyProcess(Process):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name=name

    def run(self):
        print(f'子进程{self.name}开始')
        time.sleep(3)
        print(f'子进程{self.name}运行结束')


if __name__ == '__main__':
    print(f'主进程开始')
    p = MyProcess('1')
    p.start()
    print(f'主进程结束')

总结

"""
创建进程就是在内存中申请一块内存空间将需要运行的代码丢进去
一个进程对应在内存中就是一块独立的内存空间
多个进程对应在内存中就是多块独立的内存空间
进程与进程之间数据默认情况下是无法直接交互,如果想交互可以借助于第三方工具、模块
"""

join方法

join是让主进程等待子进程代码运行结束之后，再继续运行。不影响其他子进程的执行

#  join是让主进程等待子进程的结束
from multiprocessing import Process
import time


def task(name, sleep_time):
    print(f'子进程{name}开始')
    time.sleep(sleep_time)
    print(f'子进程运行{name}结束')


if __name__ == '__main__':
    print(f'主进程开始')
    start_time=time.time()
    tup=('egon', 'tank', 'json',)
    p_list=[]
    for i,name in enumerate(tup):
        p = Process(target=task, args=(name, i,))
        p.start()
        p_list.append(p)
    for p in p_list:
        p.join()

    print(f'主进程结束',time.time()-start_time)

进程之间数据是相互隔离的

from multiprocessing import Process

money = 100


def task():
    global money
    money = 666
    print(money)


if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=task)
    p.start()
    p.join()
    print(money)