1. 操作系统/应用程序
a. 硬件
- 硬盘
- CPU
- 主板
- 显卡
- 内存
- 电源
...
b. 装系统（软件）
- 系统就是一个由程序员写出来软件，该软件用于控制计算机的硬件，
让他们之间进行相互配合。
c. 安软件（安装应用程序）
- QQ
- 百度云
- pycharm
...
2. 并发和并行
并发，伪，由于一个人执行速度特别快，人感觉不到停顿。
并行，真，创建10个人同时操作。
3. 线程、进程
a. 单进程、单线程的应用程序
print('666')
b. 到底什么是线程？什么是进程？
Python自己没有这玩意，Python中调用的操作系统的线程和进程。
c. 单进程、多线程的应用程序
代码：
import threading
print('666')
def func(arg):
print(arg)
t = threading.Thread(target=func)
t.start()
print('end')
一个应用程序（软件），可以有多个进程（默认只有一个），一个进程中可以创建多个线程（默认一个）。
d. 故事: Alex甄嬛西游传
总结：
1. 操作系统帮助开发者操作硬件。
2. 程序员写好代码在操作系统上运行（依赖解释器）。
任务特别多的情况：
3. 以前的你，写代码：
import threading
import requests
import uuid
url_list = [
'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g28/M05/F9/98/120x90_0_autohomecar__ChsEnluQmUmARAhAAAFES6mpmTM281.jpg',
'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g28/M09/FC/06/120x90_0_autohomecar__ChcCR1uQlD6AT4P3AAGRMJX7834274.jpg',
'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g3/M00/C6/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEkVuPsdqAQz3zAAEYvWuAspI061.jpg',
]
def task(url):
""""""
"""
1. DNS解析，根据域名解析出IP
2. 创建socket客户端 sk = socket.socket()
3. 向服务端发起连接请求 sk.connect()
4. 发送数据（我要图片） sk.send(...)
5. 接收数据 sk.recv(8096)
接收到数据后写入文件。
"""
ret = requests.get(url)
file_name = str(uuid.uuid4()) + '.jpg'
with open(file_name, mode='wb') as f:
f.write(ret.content)
for url in url_list:
task()
"""
- 你写好代码
- 交给解释器运行： python s1.py
- 解释器读取代码，再交给操作系统去执行，根据你的代码去选择创建多少个线程/进程去执行（单进程/单线程）。
- 操作系统调用硬件：硬盘、cpu、网卡....
"""
4. 现在的你，写代码：
import threading
import requests
import uuid
url_list = [
'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g28/M05/F9/98/120x90_0_autohomecar__ChsEnluQmUmARAhAAAFES6mpmTM281.jpg',
'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g28/M09/FC/06/120x90_0_autohomecar__ChcCR1uQlD6AT4P3AAGRMJX7834274.jpg',
'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g3/M00/C6/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEkVuPsdqAQz3zAAEYvWuAspI061.jpg',
]
def task(url):
""""""
"""
1. DNS解析，根据域名解析出IP
2. 创建socket客户端 sk = socket.socket()
3. 向服务端发起连接请求 sk.connect()
4. 发送数据（我要图片） sk.send(...)
5. 接收数据 sk.recv(8096)
接收到数据后写入文件。
"""
ret = requests.get(url)
file_name = str(uuid.uuid4()) + '.jpg'
with open(file_name, mode='wb') as f:
f.write(ret.content)
for url in url_list:
t = threading.Thread(target=task,args=(url,))
t.start()
"""
- 你写好代码
- 交给解释器运行： python s2.py
- 解释器读取代码，再交给操作系统去执行，根据你的代码去选择创建多少个线程/进程去执行（单进程/4线程）。
- 操作系统调用硬件：硬盘、cpu、网卡....
"""
Python多线程情况下：
- 计算密集型操作：效率低。（GIL锁）
- IO操作： 效率高
Python多进程的情况下：
- 计算密集型操作：效率高（浪费资源）。 不得已而为之。
- IO操作： 效率高 （浪费资源）。
以后写Python时：
IO密集型用多线程： 文件/输入输出/socket网络通信
计算密集型用多进程。
扩展：
Java多线程情况下：
- 计算密集型操作：效率高。
- IO操作： 效率高
Python多进程的情况下：
- 计算密集型操作：效率高（浪费资源）。
- IO操作： 效率高 浪费资源）。
4. Python中线程和进程（GIL锁）
GIL锁，全局解释器锁。用于限制一个进程中同一时刻只有一个线程被cpu调度。
扩展：默认GIL锁在执行100个cpu指令（过期时间）。
5. Python线程编写
线程的使用
###################### 1.线程的基本使用 #################
import threading
def func(arg):
print(arg)
t = threading.Thread(target=func,args=(11,))
t.start()
print(123)
###################### 2.主线程默认等子线程执行完毕 #################
import threading
import time
def func(arg):
time.sleep(arg)
print(arg)
t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,))
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,))
t2.start()
print(123)
###################### 3.主线程不再等，主线程终止则所有子线程终止 #################
import threading
import time
def func(arg):
time.sleep(2)
print(arg)
t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,))
t1.setDaemon(True)#守护线程，开启优先级很低，主线程运行完之后直接关闭守护线程
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,))
t2.setDaemon(True)#守护线程
t2.start()
print(123)
###################### 4.开发者可以控制主线程等待子线程（最多等待时间） #################
import threading
import time
def func(arg):
time.sleep(0.01)
print(arg)
print('创建子线程t1')
t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,))
t1.start()
# 无参数，让主线程在这里等着，等到子线程t1执行完毕，才可以继续往下走。
# 有参数，让主线程在这里最多等待n秒，无论是否执行完毕，会继续往下走。
t1.join(2)
print('创建子线程t2')
t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,))
t2.start()
t2.join(2) # 让主线程在这里等着，等到子线程t2执行完毕，才可以继续往下走。
print(123)
###################### 5.线程名称 #################
import threading
def func(arg):
# 获取当前执行该函数的线程的对象
t = threading.current_thread()
# 根据当前线程对象获取当前线程名称
name = t.getName()
print(name,arg)
t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,))
t1.setName('侯明魏')
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=func,args=(22,))
t2.setName('刘宁钱')
t2.start()
print(123)
###################### 6.线程本质 #################
# 先打印：11？123？
import threading
def func(arg):
print(arg)
t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,))
t1.start()
# start 是开始运行线程吗？不是
# start 告诉cpu，我已经准备就绪，你可以调度我了。
print(123)
###################### 7.补充：面向对象版本的多线程 #################
# 多线程方式：1 (常见)
import threading
def func(arg):
print(arg)
t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,))
t1.start()
# 多线程方式：2
import threading
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
print(11111,self._args,self._kwargs)
t1 = MyThread(args=(11,))
t1.start()
t2 = MyThread(args=(22,))
t2.start()
print('end')
多线程
# #################### 1. 计算密集型多线程无用 ####################
import threading
v1 = [11,22,33] # +1
v2 = [44,55,66] # 100
def func(data,plus):
for i in range(len(data)):
data[i] = data[i] + plus
t1 = threading.Thread(target=func,args=(v1,1))
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=func,args=(v2,100))
t2.start()
# #################### 2. IO操作 多线程有用 ####################
import threading
import requests
import uuid
url_list = [
'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g28/M05/F9/98/120x90_0_autohomecar__ChsEnluQmUmARAhAAAFES6mpmTM281.jpg',
'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g28/M09/FC/06/120x90_0_autohomecar__ChcCR1uQlD6AT4P3AAGRMJX7834274.jpg',
'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g3/M00/C6/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEkVuPsdqAQz3zAAEYvWuAspI061.jpg',
]
def task(url):
ret = requests.get(url)
file_name = str(uuid.uuid4()) + '.jpg'
with open(file_name, mode='wb') as f:
f.write(ret.content)
for url in url_list:
t = threading.Thread(target=task,args=(url,))
t.start()
总结：
1. 应用程序/进程/线程的关系？ *****（面试题：进程/线程/协程的区别？）
2. 为什么要创建线程？什么是线程
由于线程是cpu工作的最小单元，创建线程可以利用多核优势实现并行操作（Java/C#）。
注意：线程是为了工作。
3. 为什么要创建进程？什么是进程
进程和进程之间做数据隔离（Java/C#）。
注意：进程是为了提供环境让线程工作。隔离数据空间的单元
进程和线程的区别
第一：进程是cpu资源分配的最小单元
线程是cpu计算的最小单元
第二：一个进程中可以有多个线程
第三：对于python来说他的进程和线程与其他语言有差异，有GIL锁；GIL锁保证一个进程中同一时刻只有一个线程被cpu调度
注意：IO密集型操作可以使用多线程；计算密集型可以使用多进程；
4. Python
a. Python中存在一个GIL锁。 *****
- 造成：多线程无法利用多核优势。
- 解决：开多进程处理（浪费资源）
总结：
IO密集型：多线程
计算密集型：多进程
b. 线程的创建
- Thread *****
- MyThread
c. 其他
- join *****等待子线程运行时间，超时则跳过此线程；无参数，让主线程在这里等着，等到子线程t1执行完毕，才可以继续往下走。有参数，让主线程在这里最多等待n秒，无论是否执行完毕，会继续往下走。
- setDeanon *****True是开启守护线程，优先级很低，主线程执行完毕后不会等待守护线程，程序直接关闭
- setName *****设置子线程名字
- threading.current_thread() *****当前线程
d. 锁
- 获得
- 释放
IO密集型：多线程
计算密集型：多进程