python学习——进程

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

来源：https://www.cnblogs.com/bilx/p/11452922.html

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