进程和线程

补充  函数的生成器

Yield：可将函数变成一个迭代器（即生成器）

Try……except：尝试执行try中的代码，若有错，则被except捕获，但整个程序不会崩溃。

1.不定长参数

　　传参方式：位置传参、带参数名的传参

1）args (位置传参）

　　def h(*args):

　　　　print（args）

　　h(1,2,3,4,5,6)

注：输出为元组

2）**kwargs （带参数名的传参）

　　def h(**kwargs):

　　　　print(kwargs)

　　h(a=1,b=2,c=3)

注：输出为字典

3）不定长参数

　　def h(*args,**kwargs):

　　　　print(args)

　　　　print(kwargs)

　　h(1,2,3,a=1,b=2,c=3)

4)装饰器带参数

　　不定长参数与装饰器结合使用（重要的参数要用带参数名的来进行传参，从而让**kwargs捕获）：

2.线程和进程

　　multiprocessing是Python提供的一个跨平台的多进程模块，通过它可以很方便地编写多进程程序，在不同的平台（Unix/Linux, Windows）都可以执行。

　　

　　从上面的例子可以看出，如果程序中的代码只能按顺序一点点的往下执行，那么即使执行两个毫不相关的下载任务，也需要先等待一个文件下载完成后才能开始下一个下载任务，很显然这并不合理也没有效率。

  　下面我们通过Process类创建了进程对象，通过target参数我们传入一个函数来表示进程启动后要执行的代码，后面的args是一个元组，它代表了传递给函数的参数。Process对象的start方法用来启动进程，而join方法表示等待进程执行结束。运行上面的代码可以明显发现两个下载任务“同时”启动了，而且程序的执行时间将大大缩短，不再是两个任务的时间总和。

2）多进程的库