并发编程
- 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
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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
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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)
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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
今日内容详细
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
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并发
看起来像同时运行的就可以称之为并发
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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
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空间上的复用
多个程序公用一套计算机硬件
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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
定心丸:代码开启进程和线程的方式，代码书写基本是一样的，你学会了如何开启进程就学会了如何开启线程（whindows开启进程的代码，一定要写到main下面。）
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print('%s is running'%name)
time.sleep(3)
print('%s is over'%name)
if __name__ == '__main__':
# 1 创建一个对象
p = Process(target=task, args=('jason',))
# 容器类型哪怕里面只有1个元素 建议要用逗号隔开
# 2 开启进程
p.start() # 告诉操作系统帮你创建一个进程 异步
print('主')
# 第二种方式 类的继承
from multiprocessing import Process
import time
class MyProcess(Process):
def run(self):
print('hello bf girl')
time.sleep(1)
print('get out!')
if __name__ == '__main__':
p = MyProcess()
p.start()
print('主')
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
from multiprocessing import Process
import time
def task(name, n):
print('%s is running'%name)
time.sleep(n)
print('%s is over'%name)
if __name__ == '__main__':
# p1 = Process(target=task, args=('jason', 1))
# p2 = Process(target=task, args=('egon', 2))
# p3 = Process(target=task, args=('tank', 3))
# start_time = time.time()
# p1.start()
# p2.start()
# p3.start() # 仅仅是告诉操作系统要创建进程
# # time.sleep(50000000000000000000)
# # p.join() # 主进程等待子进程p运行结束之后再继续往后执行
# p1.join()
# p2.join()
# p3.join()
start_time = time.time()
p_list = []
for i in range(1, 4):
p = Process(target=task, args=('子进程%s'%i, i))
p.start()
p_list.append(p)
for p in p_list:
p.join()
print('主', time.time() - start_time)
进程之间数据相互隔离
from multiprocessing import Process
money = 100
def task():
global money # 局部修改全局
money = 666
print('子',money)
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task)
p.start()
p.join()
print(money)
ps:人工智能相关参考网站
https://www.xfyun.cn/?ch=bd05&b_scene_zt=1
http://ai.baidu.com/creation/main/demo
作为一名python程序员当你遇到一个功能的时候，第一时间你可以考虑是否有对应的模块已经帮你实现了该功能
今日内容概要
- 进程对象及其他方法
- 僵尸进程与孤儿进程
- 守护进程
- 互斥锁
- 队列介绍
- 进程间通信IPC机制
- 生产者消费者模型
- 线程相关知识点
今日内容详细
如果你的pycharm老是过期，你可以直接下载最新版本的pycharm，然后加入一个网站获取激活码即可
http://idea.medeming.com/jets/
进程对象及其他方法
"""
一台计算机上面运行着很多进程，那么计算机是如何区分并管理这些进程服务端的呢？
计算机会给每一个运行的进程分配一个PID号
如何查看
windows电脑
进入cmd输入tasklist即可查看
tasklist |findstr PID查看具体的进程
mac电脑
进入终端之后输入ps aux
ps aux|grep PID查看具体的进程
"""
from multiprocessing import Process, current_process
current_process().pid # 查看当前进程的进程号
import os
os.getpid() # 查看当前进程进程号
os.getppid() # 查看当前进程的父进程进程号
p.terminate() # 杀死当前进程
# 是告诉操作系统帮你去杀死当前进程 但是需要一定的时间 而代码的运行速度极快
time.sleep(0.1)
print(p.is_alive()) # 判断当前进程是否存活
僵尸进程与孤儿进程(了解)
# 僵尸进程
"""
死了但是没有死透
当你开设了子进程之后 该进程死后不会立刻释放占用的进程号
因为我要让父进程能够查看到它开设的子进程的一些基本信息 占用的pid号 运行时间。。。
所有的进程都会步入僵尸进程
父进程不死并且在无限制的创建子进程并且子进程也不结束
回收子进程占用的pid号
父进程等待子进程运行结束
父进程调用join方法
"""
# 孤儿进程
"""
子进程存活，父进程意外死亡
操作系统会开设一个“儿童福利院”专门管理孤儿进程回收相关资源
"""
守护进程
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print('%s总管正在活着'% name)
time.sleep(3)
print('%s总管正在死亡' % name)
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task,args=('egon',))
# p = Process(target=task,kwargs={'name':'egon'})
p.daemon = True # 将进程p设置成守护进程 这一句一定要放在start方法上面才有效否则会直接报错
p.start()
print('皇帝jason寿终正寝')
互斥锁
多个进程操作同一份数据的时候，会出现数据错乱的问题
针对上述问题，解决方式就是加锁处理:将并发变成串行，牺牲效率但是保证了数据的安全
from multiprocessing import Process, Lock
import json
import time
import random
# 查票
def search(i):
# 文件操作读取票数
with open('data','r',encoding='utf8') as f:
dic = json.load(f)
print('用户%s查询余票：%s'%(i, dic.get('ticket_num')))
# 字典取值不要用[]的形式 推荐使用get 你写的代码打死都不能报错！！！
# 买票 1.先查 2.再买
def buy(i):
# 先查票
with open('data','r',encoding='utf8') as f:
dic = json.load(f)
# 模拟网络延迟
time.sleep(random.randint(1,3))
# 判断当前是否有票
if dic.get('ticket_num') > 0:
# 修改数据库 买票
dic['ticket_num'] -= 1
# 写入数据库
with open('data','w',encoding='utf8') as f:
json.dump(dic,f)
print('用户%s买票成功'%i)
else:
print('用户%s买票失败'%i)
# 整合上面两个函数
def run(i, mutex):
search(i)
# 给买票环节加锁处理
# 抢锁
mutex.acquire()
buy(i)
# 释放锁
mutex.release()
if __name__ == '__main__':
# 在主进程中生成一把锁 让所有的子进程抢 谁先抢到谁先买票
mutex = Lock()
for i in range(1,11):
p = Process(target=run, args=(i, mutex))
p.start()
"""
扩展 行锁 表锁
注意：
1.锁不要轻易的使用，容易造成死锁现象(我们写代码一般不会用到，都是内部封装好的)
2.锁只在处理数据的部分加来保证数据安全(只在争抢数据的环节加锁处理即可)
"""
进程间通信
队列Queue模块
"""
管道:subprocess
stdin stdout stderr
队列:管道+锁
队列:先进先出
堆栈:先进后出
"""
from multiprocessing import Queue
# 创建一个队列
q = Queue(5) # 括号内可以传数字 标示生成的队列最大可以同时存放的数据量
# 往队列中存数据
q.put(111)
q.put(222)
q.put(333)
# print(q.full()) # 判断当前队列是否满了
# print(q.empty()) # 判断当前队列是否空了
q.put(444)
q.put(555)
# print(q.full()) # 判断当前队列是否满了
# q.put(666) # 当队列数据放满了之后 如果还有数据要放程序会阻塞 直到有位置让出来 不会报错
"""
存取数据 存是为了更好的取
千方百计的存、简单快捷的取
同在一个屋檐下
差距为何那么大
"""
# 去队列中取数据
v1 = q.get()
v2 = q.get()
v3 = q.get()
v4 = q.get()
v5 = q.get()
# print(q.empty())
# V6 = q.get_nowait() # 没有数据直接报错queue.Empty
# v6 = q.get(timeout=3) # 没有数据之后原地等待三秒之后再报错 queue.Empty
try:
v6 = q.get(timeout=3)
print(v6)
except Exception as e:
print('一滴都没有了!')
# # v6 = q.get() # 队列中如果已经没有数据的话 get方法会原地阻塞
# print(v1, v2, v3, v4, v5, v6)
"""
q.full()
q.empty()
q.get_nowait()
在多进程的情况下是不精确
"""
IPC机制
from multiprocessing import Queue, Process
"""
研究思路
1.主进程跟子进程借助于队列通信
2.子进程跟子进程借助于队列通信
"""
def producer(q):
q.put('我是23号技师 很高兴为您服务')
def consumer(q):
print(q.get())
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
p = Process(target=producer,args=(q,))
p1 = Process(target=consumer,args=(q,))
p.start()
p1.start()
生产者消费者模型
"""
生产者:生产/制造东西的
消费者:消费/处理东西的
该模型除了上述两个之外还需要一个媒介
生活中的例子做包子的将包子做好后放在蒸笼(媒介)里面，买包子的取蒸笼里面拿
厨师做菜做完之后用盘子装着给你消费者端过去
生产者和消费者之间不是直接做交互的，而是借助于媒介做交互
生产者(做包子的) + 消息队列(蒸笼) + 消费者(吃包子的)
"""
from multiprocessing import Process, JoinableQueue
import time
def shop(q, shopping):
for i in range(10):
q.put('包子')
print('%s 好了 %s' % (shopping, i))
def person(q):
while True:
food = q.get()
print('客户吃了一个%s' % food)
q.task_done()
if __name__ == '__main__':
q = JoinableQueue()
q1 = Process(target=shop, args=(q, 'egon'))
q2 = Process(target=shop, args=(q, 'alex'))
c1 = Process(target=person, args=(q,))
q1.start()
q2.start()
c1.daemon = True
c1.start()
q1.join()
q2.join()
q.join()
print('主程序')
线程理论
致命三问
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什么是线程
""" 进程:资源单位 线程:执行单位 将操作系统比喻成一个大的工厂 那么进程就相当于工厂里面的车间 而线程就是车间里面的流水线 每一个进程肯定自带一个线程 再次总结: 进程:资源单位(起一个进程仅仅只是在内存空间中开辟一块独立的空间) 线程:执行单位(真正被cpu执行的其实是进程里面的线程，线程指的就是代码的执行过程，执行代码中所需要使用到的资源都找所在的进程索要) 进程和线程都是虚拟单位，只是为了我们更加方便的描述问题 """ -
为何要有线程
""" 开设进程 1.申请内存空间 耗资源 2.“拷贝代码” 耗资源 开线程 一个进程内可以开设多个线程，在用一个进程内开设多个线程无需再次申请内存空间操作 总结: 开设线程的开销要远远的小于进程的开销 同一个进程下的多个线程数据是共享的!!! """ 我们要开发一款文本编辑器 获取用户输入的功能 实时展示到屏幕的功能 自动保存到硬盘的功能 针对上面这三个功能，开设进程还是线程合适？？？ 开三个线程处理上面的三个功能更加的合理 -
如何使用