并发编程进程理论篇

一、必备知识回顾
计算机又叫电脑，即通电的大脑，发明计算机是为了让他通电之后能够像人一样去工作，并且它比人的工作效率更高，因为可以24小时不间断

计算机五大组成部分

• 控制器
• 运算器
• 存储器
• 输入设备
• 输出设备
  

计算机的核心真正干活的是CPU(控制器+运算器=中央处理器)

程序要想被计算机运行，它的代码必须要先由硬盘读到内存，之后cpu取指再执行


并发

• 看起来像同时运行的就可以称之为并发

并行

• 真正意义上的同时执行

ps:

• 并行肯定算并发
• 单核的计算机肯定不能实现并行，但是可以实现并发！！！

补充：我们直接假设单核就是一个核，干活的就一个人，不要考虑cpu里面的内核数

多道技术图解

• 节省多个程序运行的总耗时
  

多道技术重点知识

空间上的复用与时间上的复用

• 空间上的复用
  多个程序公用一套计算机硬件
• 时间上的复用
  例子:洗衣服30s，做饭50s，烧水30s
  单道需要110s，多道只需要任务做长的那一个 切换节省时间
  例子:边吃饭边玩游戏 保存状态

切换+保存状态

切换(CPU)分为两种情况

• 1.当一个程序遇到IO操作的时候，操作系统会剥夺该程序的CPU执行权限 作用:提高了CPU的利用率 并且也不影响程序的执行效率
• 2.当一个程序长时间占用CPU的时候，操作吸引也会剥夺该程序的CPU执行权限 弊端:降低了程序的执行效率(原本时间+切换时间)

程序与进程的区别

• 程序就是一堆躺在硬盘上的代码，是“死”的
• 进程则表示程序正在执行的过程，是“活”的

进程调度

先来先服务调度算法

• 对长作业有利，对短作业无益

短作业优先调度算法

• 对短作业有利，多长作业无益

时间片轮转法+多级反馈队列

进程运行的三状态图
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200422201232577.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dnMTQ3NDc0MjE0MTc=,size_16,color_FFFFFF,t_70

二 同步和异步

描述的是任务的提交方式

• 同步:任务提交之后，原地等待任务的返回结果，等待的过程中不做任何事(干等) 程序层面上表现出来的感觉就是卡住了
• 异步:任务提交之后，不原地等待任务的返回结果，直接去做其他事情
  我提交的任务结果如何获取？任务的返回结果会有一个异步回调机制自动处理

三 阻塞非阻塞

描述的程序的运行状态

• 阻塞:阻塞态
• 非阻塞:就绪态、运行态

理想状态:我们应该让我们的写的代码永远处于就绪态和运行态之间切换
上述概念的组合:最高效的一种组合就是异步非阻塞

四 开启进程的两种方式

定心丸:代码开启进程和线程的方式，代码书写基本是一样的，你学会了如何开启进程就学会了如何开启线程
第一种

from multiprocessing import Process
import time


def task(name):
    print('%s is running'%name)
    time.sleep(3)
    print('%s is over'%name)


if __name__ == '__main__':
    # 1 创建一个对象
    p = Process(target=task, args=('jason',))
    # 容器类型哪怕里面只有1个元素 建议要用逗号隔开
    # 2 开启进程
    p.start()  # 告诉操作系统帮你创建一个进程  异步
    print('主')

第二种方式 类的继承

from multiprocessing import Process
import time


class MyProcess(Process):
    def run(self):
        print('hello bf girl')
        time.sleep(1)
        print('get out!')


if __name__ == '__main__':
    p = MyProcess()
    p.start()
    print('主')

总结

• 创建进程就是在内存中申请一块内存空间将需要运行的代码丢进去
• 一个进程对应在内存中就是一块独立的内存空间
• 多个进程对应在内存中就是多块独立的内存空间
• 进程与进程之间数据默认情况下是无法直接交互,如果想交互可以借助于第三方工具、模块

五 join方法

join是让主进程等待子进程代码运行结束之后，再继续运行。不影响其他子进程的执行

from multiprocessing import Process
import time


def task(name, n):
    print('%s is running'%name)
    time.sleep(n)
    print('%s is over'%name)


if __name__ == '__main__':
    # p1 = Process(target=task, args=('jason', 1))
    # p2 = Process(target=task, args=('egon', 2))
    # p3 = Process(target=task, args=('tank', 3))
    # start_time = time.time()
    # p1.start()
    # p2.start()
    # p3.start()  # 仅仅是告诉操作系统要创建进程
    # # time.sleep(50000000000000000000)
    # # p.join()  # 主进程等待子进程p运行结束之后再继续往后执行
    # p1.join()
    # p2.join()
    # p3.join()
    start_time = time.time()
    p_list = []
    for i in range(1, 4):
        p = Process(target=task, args=('子进程%s'%i, i))
        p.start()
        p_list.append(p)
    for p in p_list:
        p.join()
    print('主', time.time() - start_time)

进程之间数据相互隔离

from multiprocessing import Process


money = 100


def task():
    global money  # 局部修改全局
    money = 666
    print('子',money)


if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=task)
    p.start()
    p.join()
    print(money)