python中线程和进程相关

Posted 2021-01-05 帆总、欧巴

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了python中线程和进程相关相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

1.操作系统/应用程序

　　a : 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的软件 , 该软件用于控制计算机的硬件 , 让他们之间相互进行配合。

　　c.安软件 (安装应用程序)

　　　　百度云

　　　　pycharm

　　　　....

2.操作中的"并发" (\'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.其他语言线程 , 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自己没有这个点西 , python中调用的操作系统的线程和进程

　　c.单进程 , 多进程的应用程序

　　　　代码:

import threadin
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 : 大神与甄嬛传西游记的故事

　　故事总结:

　　　　　　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.以前写代码:

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):
　　　　""""""
　　　　
　　　　"""

　　1.DNS解析 , 根据域名解析出IP

　　2.创建socket客户端 sk = socket.socket.socket()

　　3.向服务端发起连接请求 sk.connect()

　　4.发送数据 (我要照片) sk.send(...)

　　5.接受数据 sk.recv(8096)

　　接受到数据后写入文件。

示例 :　　

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:
    task()

你写好代码

交给解释器运行 : python s1.py

解释器读取代码, 再交给操作系统去执行, 根据你的代码去选择创建多少个线程/进程去执行(单进程/单线程)

4.现在的你,写代码:

import threading
import 
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):

1.DNS解析, 根据域名解析出IP

2.创建socket客户端 sk = socket.socket()

3.向服务端发起连接请求 sk = connect()

4.发送数据(我要照片) sk = send (....)

5.接受数据 sk.recv(8096)

接受数据写入文件。

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:
    task()

你写好代码
交给解释器运行： python s1.py 
解释器读取代码，再交给操作系统去执行，根据你的代码去选择创建多少个线程/进程去执行（单进程/单线程）。
操作系统调用硬件：硬盘、cpu、网卡....
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)
以后写python时:
　　IO密集型用多线程 : 文件/输入输出/socket网络通信

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.python线程编写

# 1. 计算密集型多线程无用 
import threading
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()