Python_线程、线程效率测试、数据隔离测试、主线程和子线程

0、进程中的概念

　　三状态：就绪、运行、阻塞

　　　　就绪(Ready)：当进程已分配到除CPU以外的所有必要资源,只要获得处理机便可立即执行,这时的进程状态成为就绪状态.

　　　　执行/运行(Running)状态:当进程已获得处理机,其程序正在处理机上执行,此时的进程状态成为执行状态.

　　　　阻塞(Blocked)状态正在执行的进程,由于等待某个事件发生而无法执行时,便放弃处理机而处于阻塞状态.引起进程阻塞的事件可有多种,例如,等待I/O完成、申请缓冲区不能满足、等待信件(信号)等.

　　同步：一个任务的完成需要依赖另外一个任务时，只有等待被依赖的任务完成后，依赖的任务才能算完成，这是一种可靠的任务序列。要么成功都成功，失败都失败，两个任务的状态可以保持一致。

　　异步：不需要等待被依赖的任务完成，只是通知被依赖的任务要完成什么工作，依赖的任务也立即执行，只要完成了整个任务就算完成了。至于被依赖的任务最终是否真正完成，依赖他的任务无法确定，所以是不可靠的任务序列。

　　　　

　　进程是计算机中最小的资源分配单位。

　　基础的进行开启：　　　　

 import time
 from multiprocessing import Process

 def f(name):
     print('hello', name)
     print('我是子进程')

 if __name__ == '__main__':
     p = Process(target=f, args=('bob',))
     p.start()
     time.sleep(1)
     print('执行主进程了')

子进程的开启

 D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
 hello bob
 我是子进程
 执行主进程了

 Process finished with exit code 0

结果

　　锁 —— 互斥锁

　　信号量 —— 锁 + 计数器

　　事件 —— Python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件主要提供了三个方法set、wait、clear。

　　　　事件处理的机制：全局定义了一个‘Flag’，如果‘Flag’值为False，那么当程序event.wait方法时就会阻塞,如果'Flag'值为True,那么event,wait方法便不再阻塞.

　　　　clear:将'Flag'设置为False.

　　　　set:将'Flag'设置为True.

　　数据共享  Manager : dict、list

　　　　进程都在同一台计算机上才能用。

　　　　数据在进程之间不安全。

　　进程之间的数据共享 ： 消息中间

　　　　memcache

　　　　rabbitmq

　　　　redis

　　队列：管道 + 锁

　　　　处理任意数据类型

　　　　进程之间的数据安全 —— 进程安全

　　管道：

　　　　有两端

　　　　需要关闭不用的所有端口，才会在recv处报错。

　　　　进程不安全。

　　进程池：

　　　　什么情况下要用进程池：

　　　　　　高CPU型的代码需要用进程池。

　　　　　　进程池设定  CPU个数 + 1

　　　　Pool池：

　　　　　　apply  同步

　　　　　　apply_async  异步提交

　　　　　　　　get  获取返回值

　　　　　　　　close

　　　　　　　　join

　　　　　　map

　　　　　　　　apply_async的简化版

　　　　　　　　它内部实现了close， join

　　　　　　　　但是没有get方法，无法接受返回值。

　　　　　　回调函数  apply_async（callback=？？？）

　　　　　　　　回调函数是在主进程中执行的

　　　　　　　　在子进程执行完任务之后立刻将结果返回给回调函数，被回调函数作为参数进行下一步的处理。

　　信号量和池

　　　　在同一时刻只会有n个进程在执行代码

　　　　相似？不同？

　　　　　　信号量是有多少任务开多少进程，信号量仍然给操作系统到来了很多负担。

　　　　　　池中进程的数量是固定的，只是分别借用池中的进程来执行任务而已。

1、线程

　　线程是计算机中能被CPU调度的最小单位。

　　进程是计算机中资源分配的最小单位。

　　多线程的特点：

　　　　并发；

　　　　轻量级；

　　　　数据不隔离。

　　多进程的特点：

　　　　并发的；

　　　　操作比较重；

　　　　数据完全隔离

2、线程效率测试

 import os
 import time
 from threading import Thread

 # 线程  Tread

 def func():
     for i in range(10):
         print('in thread:', i, os.getpid())
         time.sleep(0.5)

 if __name__ == '__main__':
     t = Thread(target=func)
     t.start()
     time.sleep(1)
     print('in main', os.getpid())
     time.sleep(1)
     print('in main 2', os.getpid())

效率测试

 D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
 in thread: 0 14936
 in thread: 1 14936
 in main 14936
 in thread: 2 14936
 in thread: 3 14936
 in main 2 14936
 in thread: 4 14936
 in thread: 5 14936
 in thread: 6 14936
 in thread: 7 14936
 in thread: 8 14936
 in thread: 9 14936

 Process finished with exit code 0

结果

3、数据隔离测试

未完待续。。。

4、主线程和子线程

未完待续。。。