进程线程

1.操作系统帮助开发者操作硬件

2.程序员写好代码在操作系统上运行（依赖解释器）

线程的基本使用
def func(arg):

　　print(arg)
t = threading.Thread(target=func,args=(11,))

t.start()　　开始就绪

print(111)

主线程默认等子线程执行完毕

t = threading.Thread(target=func,args=(11,))

t.setDaemon(True)

t.start()　　主线程不再等子线程,主线程终止则所有线程终止

join()　　开发者可以控制主线程等待子线程（最多等待时间）

t.start()

t.join()　　主线程等着，等到子线程执行完毕，才可以继续往下走

t.join(2)　　子线程最多等两秒

lock = threading.RLock()

lock.acquire()　　加锁，此区域的代码同一时刻只能有一个线程执行

lock.release()　　释放锁

 

Python 的 GIL锁

　　python内置的一个全局解释器锁，锁的作用就是保证同一时刻一个进程中只有一个线程可以被CPU调度

为什么有这把GIL锁

　　Python语言的创始人在开发这门语言是，目的快速把语言开发出来，如果加上GIL锁，切换时按照100条字节指令来进行线程间的切换（编写起来简单）

为什么要加GIL锁    为了线程安全

　　非线程安全

　　控制一段代码

进程和线程的区别

　　线程是CPU工作的最小单元

　　进程为线程提供一个资源共享的空间　　/是CPU资源分配的最小单元

　　一个进程中可以有多个线程

　　对于python来说它的进程和线程和其他语言有差异，是GIL锁，GIL锁保证一个进程中同一时刻只有线程被CPU调度

　　

IO操作不占用CPU

　　

进程和线程的使用准则

　　计算密集型：多进程

　　IO密集型：多线程

锁：Lock　　一次锁

线程安全，多线程操作时，内部会让所有线程排队处理

RLock　　支持多锁锁解（一次放一个）递归锁

lock = threading.BoudedSemaphore(一次放N个)　信号量

Condition(一次放x个，动态的)

Event（一次放所有）

ct = threading.current_thread()　　获取当前线程

ct.getName()　　获取名字

线程池

只有python3中有

threading,local　　为每一个线程开辟空间，存取数据

import multiprocessing

multiprocessing.Queue()　　进程间数据共享

 进程池/线程池

import time

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor

def task(arg):
　　time.sleep(2)
　　print(arg)

pool = ThreadPoolExeccutor(5)　　限制一次五个线程#线程：ProcessPoolExecutor(5)  Windows需要加上 if __name__ == '__main__':

for i in range(10)　　　　　　　　进程建议几核就几个进程

　　pool.submit(task,i)

IO多路复用

I  Input　　O  Output　　IO多路复用可以监听所有的IO请求的状态。socket，cmd终端

　　作用：检测多个socket是否已经发生变化（是否连接成功/是否已经获取获取数据）（可读/可写）

操作系统检测socket是否发生变化有三种模式：

select:最多监听1024个socket；循环去检测

poll:不限制监听socket个数；循环去检测（水平触发）

epoll:不限制监听socket个数；回调方式（边缘触发）

基于IO多路复用+socket实现并发请求（一个线程100个请求）

用到的：IO多路复用 + socket非阻塞

client.setblocking(False)   #非阻塞

基于事件循环实现的异步非阻塞框架

非阻塞：不等待  比如：创建socket对某个地址进行connect，获取接收数据recv时默认都会等待，连接成功后或接受到数据时，才会执行后续操作，如果设置setblocking(False),以上两个过程就不在等待，但是会报BlockingIOError的错误，只要捕获即可

   异步：执行完某个任务后，自动执行回调函数或自动执行某些操作（通知）   比如：做爬虫中向某个地址baidu.com发送请求，当请求执行完成之后自动执行回调函数

同步阻塞

阻塞：等

同步：按照顺序逐步执行

已经实现的模块：Twisted   基于事件循环实现的异步非阻塞框架

提高并发的方案：

　　多进程

　　多线程

　　异步非阻塞模块（Twisted）　　scrapy框架（单线程完成并发）

协程  greenlet

协程是微线程，对一个线程进行分片，使得线程在代码块之间进行来回切换，而不是逐步执行

import greenlet

def f1():
    print(11)
    gr2.switch()
    print(22)
    gr2.switch()

def f2():
    print(33)
    gr1.switch()
    print(44)

gr1 = greenlet.greenlet(f1)
gr2 = greenlet.greenlet(f2)
gr1.switch()

哈哈

单纯的协程无用

协程 + 遇到IO就切换  pip3 install gevent

from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import requests
import gevent

def get_page(url):
    ret = requests.get(url)
    print(url,ret.content)

gevent.joinall([
    gevent.spawn(get_page,'https://www.python.org/'),#协程
    gevent.spawn(get_page,'https://www.yahoo.com/'),#协程
    gevent.spawn(get_page,'https://github.com/')#协程
])

haha

1.什么是协程？

协程也可以成为“微线程”，就是开发者控制线程执行流程，控制先执行某段代码然后在切换到另外函数执行代码。。。来回切换

遇到switch就切换

2.协程可以提高并发吗？
协程自己本身无法实现并发（甚至性能会降低）

协程 + IO切换 性能提高

3.进程，线程，协程 的区别？

4.单线程提供并发：

　　协程 + IO切换：gevent

　　基于时间循环的异步非阻塞框架：Twisted