知识点回顾
-计算机又叫电脑，即通电的大脑，发明计算机是为了让他在通电后能像人一样去工作
并且比人的工作效率更高，因为可以24小时不间断
-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）
-程序想要被计算机运行，它的代码必须先由硬盘读到内存，之后CPU取指再执行
今日内容
-操作系统的发展历史<https://www.cnblogs.com/Dominic-Ji/articles/10929381.html>
-多道技术
-多核实现并发的效果
-并发：看起来像同时运行的可以称之为并发
-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
-节省多个程序的运行总耗时
-多道技术的重点知识
- 空间上的复用和时间上的复用
- 空间上的复用
- 多个程序公用一套计算机硬件
- 时间上的复用
- 边吃饭边玩游戏
- 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
-程序与进程的区别
-程序就一堆躺在硬盘上的代码，是“死”的
-进程则表示正在执行的过程，是“活”的
-进程的调度
- 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，对长作业无益
- 时间片轮转法+多级反馈队列
进程运行的三种状态图
两对重要概念
- 同步和互斥 --》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
- 阻塞与非阻塞 ---》描述程序的运行状态
阻塞：阻塞态
非阻塞：就绪态、运行态
理想转态：我们应该让我们写的代码永远处于就绪态和运行态之间切换
上述概念组合最高效的一种组合就是异步加非阻塞
开启进程的两种方式
代码开启进程和线程的方式，代码书写基本是一样的，你学会了如何开启进程就学会
了如何开启线程
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的情况下是无法直接交互，如果想交互可以借助第三方工具模块
#开启进程的两种方式
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print("%s is running "%name)
time.sleep(3)
print("%s is over"%name)
if __name__ == '__main__':
#创建一个对象
p=Process(target=task,args=("jason",))
#开启进程
p.start()#告诉操作系统帮你创建一个进程 异步
print("主进程")
"""
第二种方式 类的继承
from multiprocessing import Process
import time
class MyProcess(Process):
def run(self):
print("hello my dear")
time.sleep(1)
print("looking forward")
if __name__ == '__main__':
p=MyProcess()
p.start()
print("主进程")
"""
#join方法 join是让主进程等待子进程代码运行结束之后，在继续运行，
# 不影响其他子进程的执行
"""
from multiprocessing import Process
import time
def task(name,n):
print("%s is running"%name)
time.sleep(n)
print("%s is over"%name)
if __name__ == '__main__':
start_time=time.time()
p_list=[]
for i in range(1,4):
p=Process(target=task,args=("子进程%s"%i,i))
p.start()
p_list.append(p)
for p in p_list:
p.join()
print("主进程",time.time()-start_time)
"""
"""
进程之间数据相互隔离
from multiprocessing import Process
money=100
def task():
global money
money=666
print("子进程",money)
if __name__ == '__main__':
p=Process(target=task)
p.start()
p.join()
print(money)
"""