进程的调用

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前言

本文主要介绍进程相关的概念

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、进程的相关的概念？

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生活中，你可能一边听歌，一边写作业；一边上网，一边吃饭。。。这些都是生活中的多任务场景。电脑也可以执行多任务，比如你可以同时打开浏览器上网，听音乐，打开pycharm编写代码...。简单的说**多任务就是同一时间内运行多个程序**

- 单核CPU实现多任务原理：操作系统轮流让各个任务交替执行，QQ执行2us，切换到微信，在执行2us，再切换到陌陌，执行2us……。表面是看，每个任务反复执行下去，但是CPU调度执行速度太快了，导致我们感觉就行所有任务都在同时执行一样

- 多核CPU实现多任务原理：真正的秉性执行多任务只能在多核CPU上实现，但是由于任务数量远远多于CPU的核心数量，所以，操作西永也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行

- 并发和并行
  - **并发**：当有多个线程在操作时,如果系统只有一个CPU,则它根本不可能真正同时进行一个以上的线程，它只能把CPU运行时间划分成若干个时间段,再将时间 段分配给各个线程执行，在一个时间段的线程代码运行时，其它线程处于挂起状。.这种方式我们称之为并发(Concurrent)。
  - **并行**：当系统有一个以上CPU时,则线程的操作有可能非并发。当一个CPU执行一个线程时，另一个CPU可以执行另一个线程，两个线程互不抢占CPU资源，可以同时进行，这种方式我们称之为并行(Parallel)。
- 实现多任务的方式：
  - 多进程模式；
  - 多线程模式；
  - 协程。
  进程  >  线程  >  协程
  
  from multiprocessing import Process
  
  Process(target = 函数 ,name= 进程的名字,args=(给函数传递的参数))
  process.start() 启动进程并执行任务
  process.run()  只是执行了任务但是没有启动进程
  terminate() 终止
  
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二、进程

1. 进程的创建

# 进程创建
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 多进程对于全局变量访问，在每一个全局变量里面都放一个m变量，
 保证每个进程访问变量互不干涉
m=1  #不可变类型
list1=[] #可变类型
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import os
from multiprocessing import Process   #导入进程模块
from time import sleep
m=1  #不可变类型
list1=[] #可变类型

def task1(s,name):
    global m
    while True:
        sleep(s)
        m+=1
        list1.append(str(m)+'task1')
        print('这是任务1.。。。。。。。。。。',os.getpid(),'------',os.getppid(),m,list1)


def task2(s,name):
    global m
    while True:
        sleep(s)
        m+=1
        list1.append(str(m)+'task2')
        print('这是任务2.。。。。。。。。。。',os.getpid(),'------',os.getppid(),m,list1)

number=1
if __name__ ==