操作系统/应用程序
a硬件:
硬盘,CPU,主板,显卡,内存,电源
b系统:
系统是一个有程序员写出来的,用来操控调用硬件的一个软件,如:windows操作系统
c安装应用程序:
操作系统中的"并发与并行":
并发: 并行:
是伪的,因为执行速度特别快,感觉不到停顿 是真的,系统同时创建多个工作单元进行操作
进程与线程:
1什么是线程?什么是进程?
单进程多线程
单进程/两线程: import threading def func(arg): print(arg) t=threading.Thread(target=func,args=(11,) t.start() print(666)
多进程多线程:
总结:一个应用程序可以有多个进程(默认是一个)也可以有多个线程(默认也是一个)
全局解释器锁(GIL):python中应用于在一个进程中同一时刻只有一个线程被调用.默认是100CPU指令
如何查看?
import sys v1 = sys.getcheckinterval() print(v1)
线程的应用:包含setDaemon(优先执行完主线程就over) jion(int):控制子程序可以运行的时间 线程名称:t = threading.current_thread() name=t.getName() t.setName(命名)
=======单线程单进程======= import threading def func(): print(666) t=threading.Thread(target=func,) t.start() =======单进程两线程======= 主程序默认等子程序执行完毕 import threading def func(): print(123) t=threading.Thread(target=func,) t.start() print(666) #结果为 123 666 ========主程序不再等待,运行完则终止子程序===== import threading import time def func(): time.sleep(2) print(123) t=threading.Thread(target=func,) t.setDaemon(True) t.start() print(666) #结果为 666 ========开发者可以控制子线程序运行(t.join)==== import threading import time def func(): time.sleep(2) print(123) t=threading.Thread(target=func,) t.start() t.join(3) print(666) #结果为等待3秒后打印123 666 join()括号里面无参数,就等待子线程执行完毕后继续往下走,有参数的话就等待指定参数的后继续向下走(无论子线程有没有执行完毕) =========线程名称====== # def func(arg): # # 获取当前执行该函数的线程的对象 # t = threading.current_thread() # # 根据当前线程对象获取当前线程名称 # name = t.getName() # print(name,arg) #冯提莫 11 # # t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,)) # t1.setName('冯提莫') #定义t1名字 # t1.start() ==========线程本质======= t.start()是开始运行线程吗?答案是No,它只是告诉CPU我已经准备就绪,你可以调用我了,具体执行时间,看CPU的安排
面向对象版多线程:
class MyThread(threading.Thread): def run(self): print(11111,self._args,self._kwargs) t1 = MyThread(args=(13,)) t1.start() #自动执行run函数 t2 = MyThread(args=(22,)) t2.start() print("end") 执行结果为: 11111 (13,) {} 11111 (22,) {} end
总结:在多线程情况下: java计算密集型操作和I/O操作效率高 而python 计算密集型操作效率低(GIL锁) I/O操作效率高
在多进程情况下:JAVA使用多线程就解决了,一般不使用多进程.而python在这种情况下 计算密集型操作和I/O操作效率高,但是会浪费内存空间.
相关面试题:
总结： 1. 应用程序/进程/线程的关系？ *****（面试题：进程/线程/协程的区别？） 2. 为什么要创建线程？ 由于线程是cpu工作的最小单元，创建线程可以利用多核优势实现并行操作（Java/C#）。 注意：线程是为了工作。 3. 为什么要创建进程？ 进程和进程之间做数据隔离（Java/C#）。 注意：进程是为了提供环境让线程工作。 4. Python a. Python中存在一个GIL锁。 ***** - 造成：多线程无法利用多核优势。 - 解决：开多进程处理（浪费资源） 总结： IO密集型：多线程 计算密集型：多进程
线程加锁(lock):为了一次只执行一个线程,防止出现混乱的情况(如:改变全局变量)
import time import threading lock = threading.RLock() #创建锁 n = 10 def task(i): print('这段代码不加锁',i) lock.acquire() # 加锁，此区域的代码同一时刻只能有一个线程执行 global n print('当前线程',i,'读取到的n值为：',n) n = i time.sleep(1) print('当前线程',i,'修改n值为：',n) lock.release() # 释放锁 for i in range(10): t = threading.Thread(target=task,args=(i,)) t.start() 执行结果为: 这段代码不加锁 0 当前线程 0 读取到的n值为： 10 这段代码不加锁 1 这段代码不加锁 2 这段代码不加锁 3 这段代码不加锁 4 这段代码不加锁 5 这段代码不加锁 6 这段代码不加锁 7 这段代码不加锁 8 这段代码不加锁 9 当前线程 0 修改n值为： 0 当前线程 1 读取到的n值为： 0 当前线程 1 修改n值为： 1 当前线程 2 读取到的n值为： 1 当前线程 2 修改n值为： 2 当前线程 3 读取到的n值为： 2 当前线程 3 修改n值为： 3 当前线程 4 读取到的n值为： 3 当前线程 4 修改n值为： 4 当前线程 5 读取到的n值为： 4 当前线程 5 修改n值为： 5 当前线程 6 读取到的n值为： 5 当前线程 6 修改n值为： 6 当前线程 7 读取到的n值为： 6 当前线程 7 修改n值为： 7 当前线程 8 读取到的n值为： 7 当前线程 8 修改n值为： 8 当前线程 9 读取到的n值为： 8 当前线程 9 修改n值为： 9