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Python——并发编程
内容导读
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内容图文
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必备知识
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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)
-
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
操作系统发展史
参考博客即可:https://www.cnblogs.com/Dominic-Ji/articles/10929381.html
- 穿孔卡片
- 联机批处理系统
- 脱机批处理系统
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
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
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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
进程运行的三状态图
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)
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
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Python——并发编程全部内容,希望文章能够帮你解决Python——并发编程所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
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