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1. 进程的概念
一个正在运行的程序或者软件就是一个进程#xff0c;它是操作系统进行资源分配的基本单位#xff0c;也就是说每启动一个进程#xff0c;操作系统都会给其分配一定的运行资源(内存资源)保证进程的运行。
比如:现实生活中的公司可以理解成是一个进程它是操作系统进行资源分配的基本单位也就是说每启动一个进程操作系统都会给其分配一定的运行资源(内存资源)保证进程的运行。
比如:现实生活中的公司可以理解成是一个进程公司提供办公资源(电脑、办公桌椅等)真正干活的是员工员工可以理解成线程。
注意:
一个程序运行后至少有一个进程一个进程默认有一个线程进程里面可以创建多个线程线程是依附在进程里面的没有进程就没有线程。 多进程的使用
导入进程包 import multiprocessing创建子进程并指定执行的任务 sub_process multiprocessing.Process (target任务名)启动进程执行任务 sub_process.start() 进程的注意点
进程之间不共享全局变量
创建子进程会对主进程资源进行拷贝也就是说子进程是主进程的一个副本好比是一对双胞胎之所以进程之间不共享全局变量是因为操作的不是同一个进程里面的全局变量只不过不同进程里面的全局变量名字相同而已。
主进程会等待所有的子进程执行结束再结束 线程
线程的概念
线程是进程中执行代码的一个分支每个执行分支线程要想工作执行代码需要cpu进行调度 也就是说线程是cpu调度的基本单位每个进程至少都有一个线程而这个线程就是我们通常说的主线程。 线程是Python程序中实现多任务的另外一种方式线程的执行需要cpu调度来完成。
多线程的使用
导入线程模块 import threading创建子线程并指定执行的任务 sub_thread threading.Thread(target任务名)启动线程执行任务 sub_thread.start( 线程的注意点
线程之间执行是无序的主线程会等待所有的子线程执行结束再结束线程之间共享全局变量
进程和线程的对比
关系对比
线程是依附在进程里面的没有进程就没有线程。一个进程默认提供一条线程进程可以创建多个线程。
区别对比 进程之间不共享全局变量 线程之间共享全局变量但是要注意资源竞争的问题解决办法: 互斥锁或者线程同步 创建进程的资源开销要比创建线程的资源开销要大 进程是操作系统资源分配的基本单位线程是CPU调度的基本单位 线程不能够独立执行必须依存在进程中 多进程开发比单进程多线程开发稳定性要强 协程
协程又称微线程纤程。 它是比线程更小的执行单元因为它自带CPU上下文。这样只要在合适的时机我们可以把一个协程切换到另一个协程当中。 只要这个过程保存或恢复CPU上下文那么程序就可以运行。 通俗的理解在一个线程中的某个函数可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息然后切换到另外一个函数中执行并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数由开发者确定。
协程和线程有什么不同
那么这个过程看起来和线程差不多。其实不然, 线程切换从系统层面远不止保存和恢复 CPU上下文这么简单。 操作系统为了程序运行的高效性每个线程都有自己缓存Cache等等数据操作系统还会帮你做这些数据的恢复操作。 所以线程的切换非常耗性能。但是协程的切换只是单纯的操作CPU的上下文所以一秒钟切换个上万次系统都抗的住。
协程的实现
协程帮助你记住哪个任务执行到哪个位置上了并且实现安全的切换 一个任务一旦阻塞卡顿,立刻切换到另一个任务继续执行,保证线程总是忙碌的,更加充分的利用CPU抢占更多的时间片。
1greenlet一个第三方模块需要提前安装 pip3 install greenlet才能使用
2yield生成器借助生成器的特点亦可以实现协程代码
3asyncio在python3.4 种引入的模块用于编写协程代码
说明主要通过装饰器 asyncio.coroutine 来实现协程函数定义Python3.8之后 asyncio.coroutine 装饰器会被移除推荐使用async awit 关键字实现协程代码。
4async awiat在python3.5中引入的两个关键字结合asyncio模块使用 线程的缺陷
python中的线程可以并发,但是不能并行(同一个进程下的多个线程不能分开被多个cpu同时执行) 原因: 全局解释器锁(Cpython解释器特有) GIL锁: 同一时间,一个进程下的多个线程只能有一个被cpu执行,不能实现线程的并行操作
想要并行的解决办法: (1)用多进程间接实现线程的并行并不理想开辟空间消耗资源 (2)换一个Pypy,Jpython解释器 也不好用兼容性问题
1、GIL锁不是python的特点。而是cpython的特点。 2、在cpython解释器中GIL是一把互斥锁用来保证进程中同一个时刻只有一个线程在执行。 3、总结
程序分为计算密集型和io密集型 对于计算密集型程序会过度依赖cpu,但网页,爬虫,OA办公,这种io密集型的程序里,python多线程绰绰有余 对于IO密集型应用即便有GIL存在由于IO操作会导致GIL释放其他线程能够获得执行权限。由于多线程的通讯成本低于多进程因此偏向使用多线程。 对于计算密集型应用由于CPU一直处于被占用状态GIL锁直到规定时间才会释放然后才会切换状态导致多线程处于绝对的劣势此时可以采用多进程协程。
