并发编程
内容
- 操作系统发展史
- 多道技术
- 进程理论
- 开启进程的两种方式
- 进程对象的join方法
- 进程之间数据相互隔离
- 进程对象的其他方法
- 僵尸进程与孤儿进程
- 守护进程
- 互斥锁
必备知识回顾
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计算机又叫电脑，即通电的大脑，发明计算机是为了让他通电之后能够像人一样去工作，并且它比人的工作效率更高，因为可以24小时不间断
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计算机五大组成部分
控制器
运算器
存储器
输入设备
输出设备
计算机的核心真正干活的是CPU(控制器+运算器=中央处理器)
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程序要想被计算机运行，它的代码必须要先由硬盘读到内存，之后cpu取指再执行
操作系统发展史
参考博客即可:https://www.cnblogs.com/Dominic-Ji/articles/10929381.html
多道技术
单核实现并发的效果
必备知识点
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并发
看起来像同时运行的就可以称之为并发
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并行
真正意义上的同时执行
ps:
- 并行肯定算并发
- 单核的计算机肯定不能实现并行，但是可以实现并发！！！
补充：我们直接假设单核就是一个核，干活的就一个人，不要考虑cpu里面的内核数
多道技术图解
节省多个程序运行的总耗时
参考群内截图
多道技术重点知识
空间上的服用与时间上的服用
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空间上的复用
多个程序公用一套计算机硬件
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时间上的复用
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
切换+保存状态
"""
切换(CPU)分为两种情况
1.当一个程序遇到IO操作的时候，操作系统会剥夺该程序的CPU执行权限
作用:提高了CPU的利用率 并且也不影响程序的执行效率
2.当一个程序长时间占用CPU的时候，操作吸引也会剥夺该程序的CPU执行权限
弊端:降低了程序的执行效率(原本时间+切换时间)
"""
进程理论
必备知识点
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
"""
进程调度
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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
参考图解
进程运行的三状态图
参考图解了解即可
两对重要概念
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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
开启进程的两种方式
# 方式一:直接调用函数
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print(f'子进程{name}开始')
time.sleep(3)
print(f'子进程运行{name}结束')
if __name__ == '__main__':
# Process是一个类,调用类生成对象p,需要传参
print(f'主进程开始')
p=Process(target=task, args=('1',))
# 所有容器类型哪怕只有一个参数后面也要加逗号,防止是元组
p.start()
print(f'主进程结束')
# 方式2:调用类
class MyProcess(Process):
def __init__(self,name):
super().__init__()
self.name=name
def run(self):
print(f'子进程{self.name}开始')
time.sleep(3)
print(f'子进程{self.name}运行结束')
if __name__ == '__main__':
print(f'主进程开始')
p = MyProcess('1')
p.start()
print(f'主进程结束')
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方法
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
# join是让主进程等待子进程的结束
from multiprocessing import Process
import time
def task(name, sleep_time):
print(f'子进程{name}开始')
time.sleep(sleep_time)
print(f'子进程运行{name}结束')
if __name__ == '__main__':
print(f'主进程开始')
start_time=time.time()
tup=('egon', 'tank', 'json',)
p_list=[]
for i,name in enumerate(tup):
p = Process(target=task, args=(name, i,))
p.start()
p_list.append(p)
for p in p_list:
p.join()
print(f'主进程结束',time.time()-start_time)
进程之间数据是相互隔离的
from multiprocessing import Process
money = 100
def task():
global money
money = 666
print(money)
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task)
p.start()
p.join()
print(money)