标签：隔离 如图所示 pytho 中断 何事 执行 进程 money app
多道技术是基于单核背景下产生的
cpu 执行过程(单核)：
? cpu 同一时间只能执行一个任务，这个任务不结束，不能执行其他任务
? cpu 在执行a任务时，a任务发生了 IO 操作或者是执行时间过长时，此时 cpu 可以将 a(保存状态）然后再切换去执行b任务。等到执行遇到‘IO操作或者执行时间过长时‘，再将 cpu 执行权限交给 a，直到两个任务都完成。
? 空间上的复用：
? 将内存划分为多个片，可以运行多个程序
? 时间上的复用：
? 切换 + 保存状态
? 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
? 1) 当执行程序遇到IO时，操作系统会将CPU的执行权限剥夺。
? 优点:CPU的执行效率提高
? 2) 当执行程序执行时间过长时，操作系统会将CPU的执行权限剥夺。
? 缺点:程序的执行效率低
1、并发：
? 在单核(一个 cpu)情况下，当执行a,b 程序时，a 先执行，当 a 遇到 IO 时，操作系统会将 a 程序状态保存并切换执行 b 程序，他们看起来像同时运行
? 并发是伪并行，即看起来是同时运行。单个cpu+多道技术就可以实现并发，（并行也属于并发）
? ps：在单核情况下，不能实现并行，只能实现并发(伪并行)
? 2、并行：
? 在多核(多个 cpu)的情况下，当执行a,b 程序时，a 与 b 同时运行，他们是真正意义上的同时运行
单核下，可以利用多道技术，多个核，每个核也都可以利用多道技术（多道技术是针对单核而言的）
有四个核，六个任务，这样同一时间有四个任务被执行，假设分别被分配给了cpu1，cpu2，cpu3，cpu4，一旦任务1遇到I/O就被迫中断执行，此时任务5就拿到cpu1的时间片去执行，这就是单核下的多道技术。而一旦任务1的I/O结束了，操作系统会重新调用它(需知进程的调度、分配给哪个cpu运行，由操作系统说了算)，可能被分配给四个cpu中的任意一个去执行
? 如图所示：
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
"""
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
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
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)
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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原文地址：https://www.cnblogs.com/zhubincheng/p/12757769.html
