线程替代方案
subprocess
完全跳过线程，使用进程
是派生进程的主要替代方案
multiprocessiong
使用threading接口派生，使用紫子进程
concurrent.futures
新的异步执行模块
任务级别的操作
多进程
进程间通讯
进程间无任何共享状态
1 # 进程的创建
2 import multiprocessing
3 from time import sleep,ctime
4
5 def clock(interval):
6 while True:
7 print("The time is %s"%ctime())
8 sleep(interval)
9
10 if __name__ == '__main__':
11 p = multiprocessing.Process(target= clock, args = (5,))
12 p.start()
13
14 while True:
15 print("sleeping.....")
16 sleep(1)
1 import multiprocessing
2 from time import sleep, ctime
3
4
5 class ClockProcess(multiprocessing.Process):
6 """
7 两个函数比较重要
8 init构造函数
9 run
10 """
11
12 def __init__(self, interval):
13 super().__init__()
14 self.interval = interval
15
16 def run(self):
17 while True:
18 print("The time is %s" % ctime())
19 sleep(self.interval)
20
21
22 if __name__ == '__main__':
23 p = ClockProcess(3)
24 p.start()
25
26 while True:
27 print("sleeping.....")
28 sleep(1)
派生子类
1 import multiprocessing
2 from time import sleep, ctime
3
4 class ClockProcess(multiprocessing.Process):
5 """
6 两个函数比较重要
7 init构造函数
8 run
9 """
10
11 def __init__(self, interval):
12 super().__init__()
13 self.interval = interval
14
15 def run(self):
16 while True:
17 print("The time is %s"% ctime())
18 sleep(self.interval)
19
20 if __name__ == '__main__':
21 p = ClockProcess(3)
22 p.start()
23
24 while True:
25 print("sleeping.....")
26 sleep(1)
在os中查看pid, ppid以及他们的关系
1 from multiprocessing import Process
2 import os
3
4 def info(title):
5 print(title)
6 print("module name:", __name__)
7 # 得到父类进程的id
8 print("parent process:", os.getppid())
9 # 得到本身进程的id
10 print("process id:", os.getpid())
11
12
13 def f(name):
14 info('function f')
15 print('hello', name)
16
17 if __name__ == '__main__':
18 info("main line")
19 p = Process(target=f, args=("bob",))
20 p.start()
21 p.join()
迭代器
可迭代（Iterable）：直接作用于for循环变量
迭代器（Iterator）: 不但可以作用于for循环，还可以被next调用
list是可迭代对象，但不是迭代器
1 l = [i for i in range (5)]
2 #l 是可迭代对象，但不是迭代器
3 for x in l:
4 print(x)
5 # range 是迭代器
6 for i in range(5):
7 print(i)
通过isintance判断
1 from collections import Iterable
2
3 ll = [1, 2, 3, 4, 5]
4 print(isinstance(ll, Iterable)) # 判断ll是否可迭代
5
6 from collections import Iterator
7 print(isinstance(ll, Iterator)) # 判断ll是否为迭代器
通过iter()函数可以将Iterable和Iterator进行转换
1 s = 'I Love Python'
2
3 print(isinstance(s, Iterable))
4 print(isinstance(s, Iterator))
5
6 s_iter = iter(s) # 通过iter()函数将s变为迭代器
7 print(isinstance(s_iter, Iterable))
8 print(isinstance(s_iter, Iterator))
生成器
generator: 一边循环一边计算下一个元素的机制/算法
需要满足三个条件：
每次调用都生产出for循环需要的下一个元素
如果达到左后一个后，爆出StopIteration异常
可以被next调用
直接使用生成器
1 L = [x*x for x in range(5)] # 放在中括号里面是列表生成式
2 l = (x*x for x in range(5)) # 放在小括号中就是生成器
3
4 print(type(L))
5 print(type(l))
在函数odd中，yield负责返回
1 def odd():
2 print("Step 1")
3 yield 1
4 print("Step 2")
5 yield 1
6 print("Step 3")
7 yield 1
8
9 # odd()是调用生成器
10 g = odd()
11 one = next(g)
12 print(one)
13 two = next(g)
14 print(two)
# for循环调用生成器
# 斐波那契数列的生成器写法
1 def fib(max):
2 n, a, b = 0, 0, 1
3 while n < max:
4 yield b
5 a, b = b, a+b
6 n += 1
7 return 'Done'
8
9 g = fib(5)
10 for i in range(6):
11 rst = next(g)
12 print(rst)
协程
协程是为非抢占式多任务产生子程序的计算机程序组件，协程允许不同入口点在不同位置暂停或开始执行程序
协程的四个状态：
GEN_CREATED: 等待开始执行
GEN_RUNNING: 解释器正在执行
GEN_SUSPENED: 在yield表达式处暂停
GEN_CLOSED: 执行结束
1 # 协程代码1
2 def simple_coroutine():
3 print("——> strat")
4 x = yield
5 print("——> recived", x)
6
7 # 主线程
8 sc = simple_coroutine()
9 print(1111)
10 # 可以使用sc.send(None)
11 next(sc) # 执行一次在yield处终止
12
13 print(2222)
14 sc.send("zhexiao")