僵尸进程与孤儿进程
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守护进程
from Multiprocessing import Process
在 suboprocess.start( ) 的上一行，增加 subprocess.deamon( )，创建守护进程。当主进程执行完成时，subprocess也会被强制结束。
进程之间是相互独立的，主子两个进程在执行时，数据是隔离的。
进程、线程互斥锁：
from Multiprocessing import Lock
from threading import Lock
lock = Lock( )
lock.acquire( ) #加锁
lock.release( ) #释放锁
进程互斥锁是为了保证数据的读写安全。避免并发造成数据的错乱。
队列
队列可以使得进程之间的数据可以交互。
队列遵循先进先出(FIFO)的原则.
python中可以使用队列的三种方法
from multiprocessing import Queue from multiprocessing import JoinableQueue # 基于Queue封装的 import queue # 内置的队列 q_obj = Queue(count) # 对应 import Queue，规定队列中能存放几个值，count为数量 q_obj = JoinableQueue(count) # 对应 import JoinableQueue q_obj = queue.Queue(count) # 对应 import queue，以上三种方式，三选一。 q_obj.put_nowait(args) # 给队列中增加值，如果队列中满了，就会报错 q_obj.put(args) # 给队列中增加值， 如果队列满了，就会阻塞等待 q_obj.get_nowait() # 从队列中取值，如果取不到值，就会报错。 q_obj.get() # 从队列中取值，如果取不到，就会阻塞等待
IPC机制 Interprocess conmunication 进程间通信，在产生子进程时，将队列作为参数传入
生产者和消费者模型 基于队列，在producer 和consumer之间交互信息。
线程
进程是资源单位，开启一个进程，会自动开启一个主线程。
线程是执行单位，开启一个进程会。
IO密集型的程序，做成多线程，计算密集型的程序，做成多进程。
守护线程
主线程要盯着非守护线程结束，主线程才结束，线程上加了 deamon的就是守护线程
守护线程盯着主线程，主线程结束，守护线程立即陪葬。
线程池和进程池
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor(多线程) ProcessPoolExecutor(多进程)
pool = ThreadPoolExecutor（数量）、ProcessPoolExecutor（数量）
pool.submit( 函数方法名，参数 )
pool.shutdown( wait = True ) 暂停往池子里加东西
异步调用与回调机制
同步调用
取值用 .result（）
# _*_ coding: gbk _*_
# @Author: Wonder
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from threading import current_thread
import os
def task1(num):
print('%s start calculation PID: %s' % (current_thread().getName(), os.getpid()))
res = num ** 2
return res
def task2(a):
print(a)
if __name__ == '__main__':
pool = ThreadPoolExecutor(5)
for i in range(50):
res = pool.submit(task1, i).result() # pool.submit(task1, i)对象的返回值，使用result()
print(res)
pool.shutdown(wait=True)
异步调用
# _*_ coding: gbk _*_
# @Author: Wonder
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from threading import current_thread
import os
def task1(num):
print('线程：%s开始计算，其进程PID: %s' % (current_thread().getName(), os.getpid()))
res = num ** 2
return res
def task2(a):
print(a) # <Future at 0x2587d4e28c8 state=finished returned int> 是一个对象
a = a.result() # 对象取值，用result（）
print('平方结果为:%s' % a)
if __name__ == '__main__':
pool = ThreadPoolExecutor(5)
for i in range(50):
pool.submit(task1, i).add_done_callback(task2) # add_done_callback()回调函数,执行task2
pool.shutdown(wait=True)
a.result( ) # 对象取值
pool.submit(task1, i).add_done_callback(task2) --------->回调函数，执行完task1 后，自动去执行task2