Python学习之并发基础知识

8 并发编程

8.1 基础知识

8.1.1 操作系统的定义

操作系统是存在于硬件与软件之间，管理、协调、调度软件与硬件的交互。

资源管理解决物理资源数量不足和合理分配资源这两个问题，

通俗来说，操作系统可以分成两部分功能：

​ 一是将硬件资源接口的调用变得方便简单；

​ 二是合理调度应用程序对硬件资源的竞态请求

8.1.2 进程

具有独立功能的程序在某个数据集合上的一次运行活动，也是操作系统进行资源分配和保护的基本单位。

正在执行的文件或程序，而负责执行的主体使CPU。

8.1.3 进程与程序

​ 程序可以说是一些文件或者代码等指令的集合，程序不能单独执行，只有把程序加载到内存中，系统为它分配资源之后才能执行，而程序的执行就叫线程，进程包括程序、数据集和进程控制三个模块，是操作系统进行资源分配和保护的基本单位。

​ 把一个程序在一个数据集上的依次执行称为一个进程。程序是静态的指令集合，而进程是动态的。

​ 同一个程序同时执行两次也是两个进程。

8.1.4 并行与并发

并发：

​ 一个处理器同时处理多个任务；由CPU的多道技术实现，是逻辑上的同时发生，微观上仍是同一时刻只能执行一个任务，只不过CPU利用多道技术在多个任务键来回切换执行，而切换执行的时间差，我们无法察觉，宏观上感觉是多个任务同时发生。

并行：

​ 指在同一时刻，有多条指令在多个处理器上同时执行，物理上真正实现多任务同时执行。

多道技术：对单个CPU而言，空间上复用，内存中同时存入多道程序；时间复用，cpu在多个进程间快速切换(一是遇到io，二是执行一定的时间)，使每个进程各自运行一定的时间。

【重要概念】

​ 串行：所有的进程由CPU一个一个的执行

​ 并发：单个cpu同时执行多个进程(来回切换),看起来像是同时运行

​ 并行：多个cpu真正的同时运行多个程序

​ 阻塞：遇到IO(write input read sleep recv accept)才叫阻塞

​ 非阻塞：没有IO

8.1.5 同步/异步&阻塞/非阻塞(重要)

线程

进程是负责程序执行的执行单元，一个进程中至少有一个线程。

线程与进程的区别：

• 进程是资源分配和调度的独立单元，线程是CPU调度的基本单位
• 同一个进程中可能有多个线程，这些线程共享进程的资源，每个线程并行执行不同的任务

同步

发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不返回

【常规用法】

• multiprocessing.Pool下的apply 发起同步调用命令后，一直等到任务结束
• concurrent.futures.ProcessPoolExecutor().submit(func,).result()
• concurrent.futures.ThreadPoolExecutor().submit(func,).result()

异步

与同步概念相对，当异步功能调用后，调用者没有立即得到结果，而是等到异步功能完成后，通过状态、通知或者回调函数来通知调用者

【常规用法】

• multiprocessing.Pool().apply_async() 发起异步调用，并不会等待任务结束，只是得到一个对象，该对象是可变的，最终变成执行结果
• concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(3).submit(func,)
• concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(3).submit(func,)

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import os,time,random

def f():
    print(f"{os.getpid()} is runing")
    time.sleep(random.randint(1,3))
    return f"{os.getpid()} is done "

if __name__ == '__main__':
    p = ProcessPoolExecutor(max_workers=4)
    l = []
    sta1 = time.time()
    for i in range(10):
        obj = p.submit(f)   #  异步调用执行submit
        l.append(obj)
    print(f'take {time.time()-sta1} times')  # 时间非常短

    time.sleep(4)
    sta2 = time.time()
    for j in l:
        print(j.result())   # 每一个result都是同步调用
    print(f'take {time.time() - sta2} times')  # 总耗时时间比较长

阻塞

阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起，如遇到IO操作，调用函数只有在得到结果之后才会将阻塞的线程激活

非阻塞

与阻塞的概念相对，指在不能立即得到结果之前也会立刻返回，同时该函数不会阻塞当前线程，程序没有遇到IO或者遇到IO后通过协程让CPU去执行本线程里的其他任务，尽可能占用CPU

总结

​ 同步和异步关注的是消息通信机制，说的是任务的发布与结果的回收；

​ 阻塞和非阻塞关注的是进程在等待调用结果时的状态，阻塞是当请求不能满足的时候就将进程挂起，而非阻塞则不会阻塞当前进程