py 的 第 32 天

首先区分了一下操作系统和应用程序

　　　a. 硬件
　　　　- 硬盘
　　　　- CPU
　　　　- 主板
　　　　- 显卡
　　　　- 内存
　　　　- 电源
　　　　...
　　b. 装系统（软件）
　　　　- 系统就是一个由程序员写出来软件，该软件用于控制计算机的硬件，让他们之间进行相互配合。

　　c. 安软件（安装应用程序）
　　　　- QQ
　　　　- 百度云
　　　　- pycharm

2. 并发和并行
　　　　并发，伪，由于执行速度特别快，人感觉不到停顿。
　　　　并行，真，创建10个人同时操作。

3. 线程、进程
　　a. 单进程、单线程的应用程序

　　　　print('666')

　　b. 到底什么是线程？什么是进程？
　　　　Python自己没有这玩意，Python中调用的操作系统的线程和进程。

　　c. 单进程、多线程的应用程序
　　　　代码：
　　　　import threading
　　　　print('666')

　　　　def func(arg):
　　　　print(arg)
　　　　t = threading.Thread(target=func)
　　　　t.start()

　　　　print('end')

　　　　一个应用程序（软件），可以有多个进程（默认只有一个），一个进程中可以创建多个线程（默认一个）。

d. 故事: Alex甄嬛西游传

总结：

　　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）。
　　3.python由于有GIL锁，所以只能单线程操作
　　　　

　　　Python多线程情况下：
　　　　- 计算密集型操作：效率低。（GIL锁）
　　　　- IO操作： 效率高

　　　Python多进程的情况下：
　　　　- 计算密集型操作：效率高（浪费资源）。 不得已而为之。
　　　　- IO操作： 效率高 （浪费资源）。

　　以后写Python时：
　　　　IO密集型用多线程： 文件/输入输出/socket网络通信
　　　　计算密集型用多进程。

扩展：
　　Java多线程情况下：
　　　　- 计算密集型操作：效率高。
　　　　- IO操作： 效率高
　　Python多进程的情况下：
　　　　- 计算密集型操作：效率高（浪费资源）。
　　　　- IO操作： 效率高 浪费资源）。

　　4.Python中线程和进程（GIL锁）

　　　　　GIL锁，全局解释器锁。用于限制一个进程中同一时刻只有一个线程被cpu调度。

　　　　　　扩展：默认GIL锁在执行100个cpu指令（过期时间）。

　　5.pyhon线程编写

import threading

		# #################### 1. 计算密集型多线程无用 ####################
		# v1 = [11,22,33] # +1
		# v2 = [44,55,66] # 100
		#
		#
		# def func(data,plus):
		#     for i in range(len(data)):
		#         data[i] = data[i] + plus
		#
		# t1 = threading.Thread(target=func,args=(v1,1))
		# t1.start()
		#
		# t2 = threading.Thread(target=func,args=(v2,100))
		# t2.start()


		# #################### 2. IO操作 多线程有用 ####################
		# import threading
		# import requests
		# import uuid
		#
		# url_list = [
		#     'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g28/M05/F9/98/120x90_0_autohomecar__ChsEnluQmUmARAhAAAFES6mpmTM281.jpg',
		#     'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g28/M09/FC/06/120x90_0_autohomecar__ChcCR1uQlD6AT4P3AAGRMJX7834274.jpg',
		#     'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g3/M00/C6/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEkVuPsdqAQz3zAAEYvWuAspI061.jpg',
		# ]
		#
		# def task(url):
		#     ret = requests.get(url)
		#     file_name = str(uuid.uuid4()) + '.jpg'
		#     with open(file_name, mode='wb') as f:
		#         f.write(ret.content)
		#
		# for url in url_list:
		#
		#     t = threading.Thread(target=task,args=(url,))
		#     t.start()
		

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
b. 线程的创建
　　　　- Thread *****
　　　　- MyThread
c. 其他
　　　　- join *****

 　　　　　　　　　　无参数: 等待子线程执行完 ,再继续执行主函数,
               #   有参数 : 参数表示等待多久 , 到时间就不等了 继续执行子函数
               #    同时主线程执行完 继续执行子函数

　　　　- setDeanon *****

　　　　　　　　　　　　　　# True  主线程执行完不管子线程是否执行完,程序终止
                     # False   主线程执行完 ,等待子线程执行完, 程序终止

　　　　- setName *****  设置线程名
　　　　- threading.current_thread() *****
d. 锁
　　　　- 获得
　　　　- 释放

# threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。或  获取当前执行该函数的线程对象
  # threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
  # threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。