Python多任务 线程、进程、协程

  

import ：引入 python 标准库中的模块，这是引入某一模块的方法。

sleep ：实现延时，单位为秒。（1000毫秒是1秒）

if __name__ == "__main__":

当.py文件被直接运行时，if __name__ == '__main__'之下的代码块将被运行；当.py文件以模块形式被导入时，if __name__ == ‘__main__'之下的代码块不被运行。

range

range() 函数可创建一个整数列表，一般用在 for 循环中。

start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range（5）等价于range（0， 5）;

stop: 计数到 stop 结束，但不包括 stop。例如：range（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5

step：步长，默认为1。例如：range（0， 5） 等价于 range(0, 5, 1)

threading

    如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。

    使用 Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步，这两个对象都有 acquire 方法和 release 方法，对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到 acquire 和 release 方法之间。

enumerate（）：多用于在for循环中得到计数，返回的是一个enumerate对象

target：要执行的方法

start(): 开始线程活动（通过Thread类的start方法，可以启动该线程）

run(): 用以表示线程活动的方法。（当线程的run( )方法结束时该线程完成）

global

将变量定义为全局变量。可以通过定义为全局变量,实现在函数内部改变变量值。

append()： 方法用于在列表末尾添加新的对象。

创建锁  ：mutex = threading.Lock()

锁定 ：mutex.acquire()

释放 ： mutex.release()

Process语法结构如下：

target：如果传递了函数的引用，可以任务这个子进程就执行这里的代码

args：给target指定的函数传递的参数，以元组的方式传递

kwargs：给target指定的函数传递命名参数

name：给进程设定一个名字，可以不设定

group：指定进程组，大多数情况下用不到

Process创建的实例对象的常用方法：

start()：启动子进程实例（创建子进程）

is_alive()：判断进程子进程是否还在活着

join    等待一个进程先执行完后再执行另外一个进程

join([timeout])：是否等待子进程执行结束，或等待多少秒

terminate()：不管任务是否完成，立即终止子进程

Process创建的实例对象的常用属性：

name：当前进程的别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数

pid：当前进程的pid（进程号）

shift+ctrl+t 开启多个终端窗口

ps -aux   查看进程

kill+ PID编码    杀死进程

kill空格-9 kill   强杀

多进程中主进程死了（终端结束），子进程会继续运行

多进程中，主进程和子进程是没有先后顺序Multiprocessing.process   进程多任务

os.getpid   查看pid（进程号）（子进程）

os.getppid   查看pid（进程号）（父进程）

Top /htop    查看系统状态   q退出

传参中：*args 元组   **kwargs  字典

多进程之间不共享全局变量

multiprocessing.Queue(数量)  队列

Queue.full    判断消息列队是否已满

Queue.get   取数据

Queue.empty   判断队列是否为空

Queue.put   写数据

Queue.qsize（） 队列长度

multiprocessing.pool   进程池 

multiprocessing.Pool常用函数解析：

apply_async(func[, args[, kwds]]) ：使用非阻塞方式调用func（并行执行，堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程），args为传递给func的参数列表，kwds为传递给func的关键字参数列表；

close()：关闭Pool，使其不再接受新的任务；

terminate()：不管任务是否完成，立即终止；

join()：主进程阻塞，等待子进程的退出，必须在close或terminate之后

synchronize  同步

time.time  返回当前时间的时间戳（从1970到现在经过的浮点秒数）

Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))

enumerate   以元组形式返回可迭代对象里元素的索引和元素

进程、线程、协程对比

请仔细理解如下的通俗描述

• 有一个老板想要开个工厂进行生产某件商品（例如剪子）
• 他需要花一些财力物力制作一条生产线，这个生产线上有很多的器件以及材料这些所有的 为了能够生产剪子而准备的资源称之为：进程
• 只有生产线是不能够进行生产的，所以老板的找个工人来进行生产，这个工人能够利用这些材料最终一步步的将剪子做出来，这个来做事情的工人称之为：线程
• 这个老板为了提高生产率，想到3种办法：
  1. 在这条生产线上多招些工人，一起来做剪子，这样效率是成倍増长，即单进程 多线程方式
  2. 老板发现这条生产线上的工人不是越多越好，因为一条生产线的资源以及材料毕竟有限，所以老板又花了些财力物力购置了另外一条生产线，然后再招些工人这样效率又再一步提高了，即多进程 多线程方式
  3. 老板发现，现在已经有了很多条生产线，并且每条生产线上已经有很多工人了（即程序是多进程的，每个进程中又有多个线程），为了再次提高效率，老板想了个损招，规定：如果某个员工在上班时临时没事或者再等待某些条件（比如等待另一个工人生产完谋道工序 之后他才能再次工作） ，那么这个员工就利用这个时间去做其它的事情，那么也就是说：如果一个线程等待某些条件，可以充分利用这个时间去做其它事情，其实这就是：协程方式

简单总结

1. 进程是资源分配的单位
2. 线程是操作系统调度的单位
3. 进程切换需要的资源很最大，效率很低
4. 线程切换需要的资源一般，效率一般（当然了在不考虑GIL的情况下）
5. 协程切换任务资源很小，效率高
6. 多进程、多线程根据cpu核数不一样可能是并行的，但是协程是在一个线程中 所以是并发