并发编程
并发与串行
程序默认执行方式是串行，即自上而下，当前任务执行完毕才能执行下一个任务，比较浪费时间
问题举例：
从硬盘读取大文件
执行input
学习并发的目的
编写可执行多个任务的程序，提高效率
串行和并发都是程序处理任务的方式
如何实现并发
多进程 （核心原理：多到技术）
多线程
协程
进程和程序
程序是 一堆代码放在一个文件中 通常后缀为exe 原本是存储在硬盘上的
进程是 将代码从硬盘读取到内存然后执行 产生的
进程是由程序产生的
一个程序可以产生多个进程,例如qq多开 每一个进程都具备一个PID 进程变编号 且是唯一的
多道技术
空间复用
时间复用 （切换+保存）
切换的时机：遇到IO或执行时间超出阈值
一个进程的三种操作
阻塞
非阻塞
运行
并发重要概念
串行：自上而下顺序执行
并发：同时执行多个任务，但本质是在不同进程间切换，由于速度非常快，所以感觉是同时运行
并行：是真正的同时运行，但需要具备多核CPU,几核CPU就能并行几个任务，当任务数量超过核心数还是并发执行
三个概念都是用于描述处理任务的方式
阻塞：指程序遇到了IO操作，无法执行代码的 一种状态
input默认是一个阻塞操作
非阻塞：指的是程序没有遇到IO操作的一种状态
我们可以用一些手段非阻塞的操作变成非阻塞的操作，例如非阻塞的socket
PID和PPID
PID 是当前进程的编号
PPID 是父进程的编号
注意:当我们运行py文件时其实运行的是python解释器
访问PID与PPID
import os
os.getpid()
os.getppid()
join的使用
from multiprocessing import Process
import time
import random
def task(n):
time.sleep(random.randint(1, 3))
print('-------->%s' % n)
if __name__ == '__main__':
ps = []
for i in range(1, 4):
p = Process(target=task, args=(i,))
p.start()
ps.append(p)
for i in ps:
i.join()
print('-------->4')
from multiprocessing import Process
import time
import random
def task(n):
time.sleep(random.randint(1,3))
print('-------->%s' %n)
if __name__ == '__main__':
p1=Process(target=task,args=(1,))
p2=Process(target=task,args=(2,))
p3=Process(target=task,args=(3,))
p1.start()
p1.join()
p2.start()
p2.join()
p3.start()
p3.join()
print('-------->4')
进程对象常用属性
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task,name="老司机进程")
p.start()
# p.join()
# print(p.name)
# p.daemon #守护进程
# p.join()
# print(p.exitcode) # 获取进程的退出码 就是exit()函数中传入的值
# print(p.is_alive()) # 查看进程是否存活
# print("zi",p.pid) # 获取进程id
# print(os.getpid())
# p.terminate() #终止进程 与strat 相同的是 不会立即终止,因为操作系统有很多事情要做
# print(p.is_alive())
僵尸进程与孤儿进程
孤儿进程 当父进程已经结束 而子进程还在运行 子进程就称为孤儿进程 尤其存在的必要性,没有不良影响
僵尸进程 当一个进程已经结束了但是,它仍然还有一些数据存在 此时称之为僵尸进程
在linux中,有这么一个机制,父进程无论什么时候都可以获取到子进程的的 一些数据
子进程 任务执行完毕后,确实结束了但是仍然保留一些数据 目的是为了让父进程能够获取这些信息
linux中 可以调用waitpid来是彻底清除子进程的残留信息
python中 已经封装了处理僵尸进程的操作 ,无需关心