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并发编程

时间:2020-04-22 16:30:21      阅读:46      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:import   join   隔离   其他   的区别   print   遇到   提交   算法   

* 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

技术图片

#### 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

```python
"""
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

```python
"""
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

```python
"""对长作业有利,对短作业无益"""
```

* 短作业优先调度算法

```python
"""对短作业有利,多长作业无益"""
```

* 时间片轮转法+多级反馈队列

技术图片

### 进程运行的三状态图

技术图片

### 两对重要概念

* **同步和异步**

```python
"""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**

```python
"""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

```PYTHON
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**

```python
"""
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

```python
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

```python
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)
```

并发编程

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原文地址:https://www.cnblogs.com/0B0S/p/12752528.html

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