现代计算机系统是由一个或者多个处理器，主存，磁盘，打印机，键盘，鼠标显示器，网络接口以及各种其他输入
   输出设备组成的复杂系统，每位程序员不可能掌握所有系统实现的细节，并且管理优化这些部件是一件挑战性极强
   的工作。所以，我们需要为计算机安装一层软件，成为操作系统，任务就是用户程序提供一个简单清晰的计算机模
   型，并管理以上所有设备。

   定义也就有了：操作系统是一个用来协调、管理和控制计算机硬件和软件资源的系统程序，它位于硬件和应用程序之间。

              （程序是运行在系统上的具有某种功能的软件，比如说浏览器，音乐播放器等。）

    操作系统的内核的定义：操作系统的内核是一个管理和控制程序，负责管理计算机的所有物理资源，其中包括：文件系
    统、内存管理、设备管理和进程管理。

过程：

    万能程序员们将对应于程序和数据的已穿孔的纸带（或卡片）装入输入机，然后启动输入机把程序和数据输入计算机
    内存，接着通过控制台开关启动程序针对数据运行；计算完毕，打印机输出计算结果；用户取走结果并卸下纸带（或
    卡片）后，才让下一个用户上机。

    注意点：
        1 程序员需要在墙上的计时表上预约时间 
        2 同一时刻只有一个程序在内存中被CPU调用运行（串行的）

    优缺点：

    优点：程序员在申请的时间段内独享整个资源，即时的调试自己的程序，如果有bug可以当场处理，
    缺点：这对于计算机提供商来说是一种浪费（你买一台电脑4000块，那 一年中你用365比只用1天，肯定是省成本的，
    物尽其用）

一代计算机的问题：

    人机交互太多了（输入--->计算--->输出  输入--->计算--->输出 输入--->计算--->输出 ）

    解决办法：
        把一堆人的输入攒成一大波输入，然后顺序计算（这是有问题的，但是第二代计算没有解决）再把计算结果攒成
        一大波输出，这就是批处理系统


    操作系统前身：

    在收集了大约一个小时的批量作业之后，这些卡片被读入磁带，然后磁带被送到机房里并装到磁带上。然后磁带被送到
    机房里并装到磁带机上。随后，操作员装入一个特殊的程序（此乃现代操作系统的前身），它负责从磁带上读入第一个
    作业（job，一个或一组程序）并运行，其输出写到第二个磁带上，而且不打印。每个作业结束后，操作系统自动的从
    磁带上读入下一个作业并且运行。当一整批的作业全部结束后，操作员去下输入和输出磁带，讲输入磁带换成下一批作
    业，并且把输出磁带拿到一台1041机器上进行脱机（不与主计算机联机）打印

    优点：批处理
    缺点： 1 图的中间还有俩小人  2 仍然是顺序计算

针对二代计算机的两个主要问题

    开发出SPOOLING技术：
    卡片被拿到机房后能够很快的将作业从卡片读入磁盘，于是任何时刻当一个作业结束时，操作系统就能将一个作业从磁
    带读出，装进空出啦的内存区域运行，这种技术叫做同时的外部设备联机操作：SPOOLING该技术同时用于输出。当采
    用了这种技术后，就不在需要IBM1401机了，也不必将磁带搬来搬去了（中间俩小人失业了），强化了操作系统的功能

    开发出多道程序设计，用于解决顺序执行的问题：

    在7094机上（程序运行的机器），若当前作业因等待磁带或等待其他IO操作而暂停，CPU就处于休闲状态直至IO操作
    完成，对于CPU密集的科学计算，IO操作少，浪费时间不明显，对于商业数据处理，IO等待能到达80%～90%，所以必
    须解决CPU浪费的现象。

    解决方案：将内存分为几个部分，每一部分存放不同的作业，如图1-5所示。当一个作业等待IO完成时，另一个作业可以
    使用CPU，内存中放足够的作业，则CPU的利用率能接近100%

    此时的第三代计算机适合大型科学计算和繁忙的商务数据处理，但，本质上其仍是一个批处理系统。
    虽然解决了诸如以上问题，但多个作业必须在全部运行结束后，才能得到结果，从一个作业的提交到运算结果取回往往
    长达数小时。
    想象一个场景：A君 B君 C君 三个程序员同时在调试程序，一旦A君写错一个逗号，那么可能需要半天的时间才能看到结
    果，因为B君C君的结果也同时运算出来了。时间必然要长。一言以蔽之：大家一起存作业，大家一起去数据（磁带）

    许多程序员怀念第一代独享的计算机，可以即时调试自己的程序。为了满足程序员们很快可以得到响应，出现了分时操作系统
    
    分时操作系统：多个联机终端+多道技术

    20个客户端同时加载到内存，有17在思考，3个在运行，cpu就采用多道的方式处理内存中的这3个程序，由于客户提交的一般
    都是简短的指令而且很少有耗时长的，索引计算机能够为许多用户提供快速的交互式服务，所有的用户都以为自己独享了计
    算机资源

假如有两个程序A和B，程序A在执行到一半的过程中，需要读取大量的数据输入（I/O操作），
    而此时CPU只能静静地等待任务A读取完数据才能继续执行，这样就白白浪费了CPU资源。
    是不是在程序A读取数据的过程中，让程序B去执行，当程序A读取完数据之后，让
    程序B暂停，然后让程序A继续执行？
    当然没问题，但这里有一个关键词：切换
    既然是切换，那么这就涉及到了状态的保存，状态的恢复，加上程序A与程序B所需要的系统资
    源（内存，硬盘，键盘等等）是不一样的。自然而然的就需要有一个东西去记录程序A和程序B
    分别需要什么资源，怎样去识别程序A和程序B等等，所以就有了一个叫进程的抽象

    进程定义：

    进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程。
    进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。
    我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成；
    数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源；
    进程控制块用来记录进程的外部特征，描述进程的执行变化过程，系统可以利用它来控制和管理进程，它是系
    统感知进程存在的唯一标志。

    举一例说明进程：
             想象一位有一手好厨艺的计算机科学家正在为他的女儿烘制生日蛋糕。他有做生日蛋糕的食谱，厨房里有所需
             的原料:面粉、鸡蛋、糖、香草汁等。在这个比喻中，做蛋糕的食谱就是程序(即用适当形式描述的算法)计算机科学家就是处理器(cpu)，
             而做蛋糕的各种原料就是输入数据。进程就是厨师阅读食谱、取来各种原料以及烘制蛋糕等一系列动作的总和。
             现在假设计算机科学家的儿子哭着跑了进来，说他的头被一只蜜蜂蛰了。计算机科学家就记录下他
             照着食谱做到哪儿了(保存进程的当前状态)，然后拿出一本急救手册，按照其中的指示处理蛰伤。这
             里，我们看到处理机从一个进程(做蛋糕)切换到另一个高优先级的进程(实施医疗救治)，每个进程
             拥有各自的程序(食谱和急救手册)。当蜜蜂蛰伤处理完之后，这位计算机科学家又回来做蛋糕，从他
             离开时的那一步继续做下去。

线程的出现是为了降低上下文切换的消耗，提高系统的并发性，并突破一个进程只能干一样事的缺陷，
使到进程内并发成为可能。

假设，一个文本程序，需要接受键盘输入，将内容显示在屏幕上，还需要保存信息到硬盘中。若只有
一个进程，势必造成同一时间只能干一样事的尴尬（当保存时，就不能通过键盘输入内容）。若有多
个进程，每个进程负责一个任务，进程A负责接收键盘输入的任务，进程B负责将内容显示在屏幕上的
任务，进程C负责保存内容到硬盘中的任务。这里进程A，B，C间的协作涉及到了进程通信问题，而且
有共同都需要拥有的东西-------文本内容，不停的切换造成性能上的损失。若有一种机制，可以使
任务A，B，C共享资源，这样上下文切换所需要保存和恢复的内容就少了，同时又可以减少通信所带
来的性能损耗，那就好了。是的，这种机制就是线程。

线程也叫轻量级进程，它是一个基本的CPU执行单元，也是程序执行过程中的最小单元，由线程ID、程序
计数器、寄存器集合和堆栈共同组成。线程的引入减小了程序并发执行时的开销，提高了操作系统的并发
性能。线程没有自己的系统资源。

1 一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程.(进程可以理解成线程的容器)

2 进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率。

3 线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和
  程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。 

4 进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调
  度的一个独立单位. 
  线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程
  自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈)但是
  它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源. 
  一个线程可以创建和撤销另一个线程;同一个进程中的多个线程之间可以并发执行.

import threading
import time
 
def sayhi(num): #定义每个线程要运行的函数
 
    print("running on number:%s" %num)
 
    time.sleep(3)
 
if __name__ == ‘__main__‘:
 
    t1 = threading.Thread(target=sayhi,args=(1,)) #生成一个线程实例
    t2 = threading.Thread(target=sayhi,args=(2,)) #生成另一个线程实例
 
    t1.start() #启动线程
    t2.start() #启动另一个线程
 
    print(t1.getName()) #获取线程名
    print(t2.getName())

import threading
import time


class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self,num):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.num = num

    def run(self):#定义每个线程要运行的函数

        print("running on number:%s" %self.num)

        time.sleep(3)

if __name__ == ‘__main__‘:

    t1 = MyThread(1)
    t2 = MyThread(2)
    t1.start()
    t2.start()
    
    print("ending......")

import threading
from time import ctime,sleep
import time

def ListenMusic(name):

        print ("Begin listening to %s. %s" %(name,ctime()))
        sleep(3)
        print("end listening %s"%ctime())

def RecordBlog(title):

        print ("Begin recording the %s! %s" %(title,ctime()))
        sleep(5)
        print(‘end recording %s‘%ctime())


threads = []


t1 = threading.Thread(target=ListenMusic,args=(‘水手‘,))
t2 = threading.Thread(target=RecordBlog,args=(‘python线程‘,))

threads.append(t1)
threads.append(t2)

if __name__ == ‘__main__‘:

    for t in threads:
        #t.setDaemon(True) #注意:一定在start之前设置
        t.start()
        # t.join()
    # t1.join()
    t1.setDaemon(True)

    #t2.join()########考虑这三种join位置下的结果？
    print ("all over %s" %ctime())

# run():  线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法
# start():启动线程活动。
# isAlive(): 返回线程是否活动的。
# getName(): 返回线程名。
# setName(): 设置线程名。

threading模块提供的一些方法：
# threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
# threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
# threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。

import time
import threading

def addNum():
    global num #在每个线程中都获取这个全局变量
    #num-=1

    temp=num
    #print(‘--get num:‘,num )
    time.sleep(0.1)
    num =temp-1 #对此公共变量进行-1操作

num = 100  #设定一个共享变量
thread_list = []
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=addNum)
    t.start()
    thread_list.append(t)

for t in thread_list: #等待所有线程执行完毕
    t.join()

print(‘final num:‘, num )

import threading,time

class myThread(threading.Thread):
    def doA(self):
        lockA.acquire()
        print(self.name,"gotlockA",time.ctime())
        time.sleep(3)
        lockB.acquire()
        print(self.name,"gotlockB",time.ctime())
        lockB.release()
        lockA.release()

    def doB(self):
        lockB.acquire()
        print(self.name,"gotlockB",time.ctime())
        time.sleep(2)
        lockA.acquire()
        print(self.name,"gotlockA",time.ctime())
        lockA.release()
        lockB.release()

    def run(self):
        self.doA()
        self.doB()
if __name__=="__main__":

    lockA=threading.Lock()
    lockB=threading.Lock()
    threads=[]
    for i in range(5):
        threads.append(myThread())
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()#等待线程结束，后面再讲。

import threading,time
class Boss(threading.Thread):
    def run(self):
        print("BOSS：今晚大家都要加班到22:00。")
        print(event.isSet())
        event.set()
        time.sleep(5)
        print("BOSS：<22:00>可以下班了。")
        print(event.isSet())
        event.set()
class Worker(threading.Thread):
    def run(self):
        event.wait()
        print("Worker：哎……命苦啊！")
        time.sleep(1)
        event.clear()
        event.wait()
        print("Worker：OhYeah!")
if __name__=="__main__":
    event=threading.Event()
    threads=[]
    for i in range(5):
        threads.append(Worker())
    threads.append(Boss())
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

import threading,time
class myThread(threading.Thread):
    def run(self):
        if semaphore.acquire():
            print(self.name)
            time.sleep(5)
            semaphore.release()
if __name__=="__main__":
    semaphore=threading.Semaphore(5)
    thrs=[]
    for i in range(100):
        thrs.append(myThread())
    for t in thrs:
        t.start()

创建一个“队列”对象
import Queue
q = Queue.Queue(maxsize = 10)
Queue.Queue类即是一个队列的同步实现。队列长度可为无限或者有限。可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。如果maxsize小于1就表示队列长度无限。

将一个值放入队列中
q.put(10)
调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目。put()有两个参数，第一个item为必需的，为插入项目的值；第二个block为可选参数，默认为
1。如果队列当前为空且block为1，put()方法就使调用线程暂停,直到空出一个数据单元。如果block为0，put方法将引发Full异常。

将一个值从队列中取出
q.get()
调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目。可选参数为block，默认为True。如果队列为空且block为True，
get()就使调用线程暂停，直至有项目可用。如果队列为空且block为False，队列将引发Empty异常。

Python Queue模块有三种队列及构造函数:
1、Python Queue模块的FIFO队列先进先出。   class queue.Queue(maxsize)
2、LIFO类似于堆，即先进后出。               class queue.LifoQueue(maxsize)
3、还有一种是优先级队列级别越低越先出来。        class queue.PriorityQueue(maxsize)

此包中的常用方法(q = Queue.Queue()):
q.qsize() 返回队列的大小
q.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
q.full() 如果队列满了，返回True,反之False
q.full 与 maxsize 大小对应
q.get([block[, timeout]]) 获取队列，timeout等待时间
q.get_nowait() 相当q.get(False)
非阻塞 q.put(item) 写入队列，timeout等待时间
q.put_nowait(item) 相当q.put(item, False)
q.task_done() 在完成一项工作之后，q.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号
q.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作

import time,random
import queue,threading

q = queue.Queue()

def Producer(name):
  count = 0
  while count <10:
    print("making........")
    time.sleep(random.randrange(3))
    q.put(count)
    print(‘Producer %s has produced %s baozi..‘ %(name, count))
    count +=1
    #q.task_done()
    #q.join()
    print("ok......")
def Consumer(name):
  count = 0
  while count <10:
    time.sleep(random.randrange(4))
    if not q.empty():
        data = q.get()
        #q.task_done()
        #q.join()
        print(data)
        print(‘\033[32;1mConsumer %s has eat %s baozi...\033[0m‘ %(name, data))
    else:
        print("-----no baozi anymore----")
    count +=1

p1 = threading.Thread(target=Producer, args=(‘A‘,))
c1 = threading.Thread(target=Consumer, args=(‘B‘,))
# c2 = threading.Thread(target=Consumer, args=(‘C‘,))
# c3 = threading.Thread(target=Consumer, args=(‘D‘,))
p1.start()
c1.start()
# c2.start()
# c3.start()

from multiprocessing import Process
import time
def f(name):
    time.sleep(1)
    print(‘hello‘, name,time.ctime())

if __name__ == ‘__main__‘:
    p_list=[]
    for i in range(3):
        p = Process(target=f, args=(‘alvin‘,))
        p_list.append(p)
        p.start()
    for i in p_list:
        p.join()
    print(‘end‘)

from multiprocessing import Process
import time

class MyProcess(Process):
    def __init__(self):
        super(MyProcess, self).__init__()
        #self.name = name

    def run(self):
        time.sleep(1)
        print (‘hello‘, self.name,time.ctime())


if __name__ == ‘__main__‘:
    p_list=[]
    for i in range(3):
        p = MyProcess()
        p.start()
        p_list.append(p)

    for p in p_list:
        p.join()

    print(‘end‘)

from multiprocessing import Process
import os
import time
def info(title):
  
    print("title:",title)
    print(‘parent process:‘, os.getppid())
    print(‘process id:‘, os.getpid())

def f(name):
    info(‘function f‘)
    print(‘hello‘, name)

if __name__ == ‘__main__‘:
    info(‘main process line‘)
    time.sleep(1)
    print("------------------")
    p = Process(target=info, args=(‘yuan‘,))
    p.start()
    p.join()

from multiprocessing import Process, Queue
import queue

def f(q,n):
    #q.put([123, 456, ‘hello‘])
    q.put(n*n+1)
    print("son process",id(q))

if __name__ == ‘__main__‘:
    q = Queue()  #try: q=queue.Queue()
    print("main process",id(q))

    for i in range(3):
        p = Process(target=f, args=(q,i))
        p.start()

    print(q.get())
    print(q.get())
    print(q.get())

from multiprocessing import Process, Pipe

def f(conn):
    conn.send([12, {"name":"yuan"}, ‘hello‘])
    response=conn.recv()
    print("response",response)
    conn.close()
    print("q_ID2:",id(child_conn))

if __name__ == ‘__main__‘:

    parent_conn, child_conn = Pipe()
    print("q_ID1:",id(child_conn))
    p = Process(target=f, args=(child_conn,))
    p.start()
    print(parent_conn.recv())   # prints "[42, None, ‘hello‘]"
    parent_conn.send("儿子你好!")
    p.join()