1.简述计算机操作系统中的“中断”的作用? 中断是指在计算机执行期间,系统内发生任何非寻常的或非预期的急需处理事件,使得CPU暂时中断当前正在执行的程序而转去执行相应的时间处理程序.待处理完毕后又返回原来被中断处继续执行或调度新的进程执行的过程. 当遇到IO操作时或一个进程运行时间过长或被更高的优先级的进程替代时出现中断.有利于合理利用有限的系统资源,提高程序运行效率. 2.简述计算机内存中的“内核态”和“用户态”: 处于用户态的程序只能访问用户空间,而处于内核态的程序可以访问用户空间和内核空间…

Python并发编程-多进程 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.多进程相关概念 由于Python的GIL全局解释器锁存在,多线程未必是CPU密集型程序的好的选择. 多进程可以完全独立的进程环境中运行程序,可以较充分地利用多处理器. 但是进程本身的隔离带来的数据不共享也是一个问题.而且线程比进程轻量级. 二.multiprocessing #!/usr/bin/env python #_*_conding:utf-8_*_ #@author :yinzhengj…

Python并发编程06 /阻塞.异步调用/同步调用.异步回调函数.线程queue.事件event.协程 目录 Python并发编程06 /阻塞.异步调用/同步调用.异步回调函数.线程queue.事件event.协程 1. 阻塞 2. 异步调用.同步调用 1. 概念 2. 异步调用 3. 同步调用 3. 异步调用+回调函数 4. 线程queue 5. 事件event 6. 协程 1. 阻塞 进程运行的三个状态:运行,就绪,阻塞 阻塞非阻塞是从执行任务的角度来看的: 阻塞:程序运行时,遇到了IO,…

Python并发编程_多进程 multiprocessing模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看),在python中大部分情况需要使用多进程.Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing.    multiprocessing模块用来开启子进程,并在子进程中执行我们定制的任务(比如函数),该模块与多线程模块threading的编程接口类似.  multiprocessing模块的功能众多:支持…

Python几种并发实现方案的性能比较 http://www.elias.cn/Python/PyConcurrency?from=Develop.PyConcurrency python并发编程 http://blog.kenshinx.me/blog/python-concurrency/ Python并发模型 http://www.oschina.net/translate/python-concurrency-model…

大家好,并发编程 进入第八篇. 直到上一篇,我们终于迎来了Python并发编程中,最高级.最重要.当然也是最难的知识点--协程. 当你看到这一篇的时候,请确保你对生成器的知识,有一定的了解.当然不了解,也没有关系,你只要花个几分钟的时间,来看下我上一篇文章,就能够让你认识生成器,入门协程了. 再次提醒:本系列所有的代码均在Python3下编写,也建议大家尽快投入到Python3的怀抱中来. 本文目录 为什么要使用协程 yield from的用法详解 为什么要使用yield from . 为什么要…

自学Python之路-Python并发编程+数据库+前端 自学Python之路[第一回]:1.11.2 1.3…

1.python并发编程之多线程(理论) 1.1线程概念 在传统操作系统中,每个进程有一个地址空间,而且默认就有一个控制线程 线程顾名思义,就是一条流水线工作的过程(流水线的工作需要电源,电源就相当于cpu),而一条流水线必须属于一个车间,一个车间的工作过程是一个进程,车间负责把资源整合到一起,是一个资源单位,而一个车间内至少有一条流水线. 所以,进程只是用来把资源集中到一起(进程只是一个资源单位,或者说资源集合),而线程才是cpu上的执行单位. 多线程(即多个控制线程)的概念是,在一个进程中存…

1.背景知识(进程.多道技术) 顾名思义,进程即正在执行的一个过程.进程是对正在运行程序的一个抽象. 进程的概念起源于操作系统,是操作系统最核心的概念,也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一.操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的. 了解操作系统,详见:https://www.cnblogs.com/JackLi07/p/9226851.html #一 操作系统的作用: 1:隐藏丑陋复杂的硬件接口,提供良好的抽象接口 2:管理.调度进程,并且将多个进程对硬件的竞争变得有序 #二…

本文转载自Python并发编程之线程池/进程池--concurrent.futures模块 一.关于concurrent.futures模块 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码,但是当项目达到一定的规模,频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的,这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池,以空间换时间.但从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolE…