Python并发编程——操作系统发展史、多道技术、进程理论、开启进程、join方法、进程间的数据隔离
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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
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
- 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
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
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)
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         浙公网安备 33010602011771号
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