python 并发编程

1：隐藏丑陋复杂的硬件接口，提供良好的抽象接口
2：管理、调度进程，并且将多个进程对硬件的竞争变得有序

 1.产生背景：针对单核，实现并发
ps：
现在的主机一般是多核，那么每个核都会利用多道技术
有4个cpu，运行于cpu1的某个程序遇到io阻塞，会等到io结束再重新调度，会被调度到4个
cpu中的任意一个，具体由操作系统调度算法决定。

2.空间上的复用：如内存中同时有多道程序
3.时间上的复用：复用一个cpu的时间片
强调：遇到io切，占用cpu时间过长也切，核心在于切之前将进程的状态保存下来，这样
才能保证下次切换回来时，能基于上次切走的位置继续运行
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进程是正在运行的程序的实例（an instance of a computer program that is being executed）。
　　

进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它是操作系统动态执行的基本单元，在传统的操作系统中，进程既是基本的分配单元，也是基本的执行单元。

比如py1文件中有个变量a=1，py2文件中有个变量a=2，他们两个会冲突吗？不会的，是不是，因为两个文件运行起来后是两个进程，操作系统让他们在内存上隔离开，对吧。

你是一个cpu，你同时谈了三个女朋友，每一个都可以是一个恋爱任务，你被这三个任务共享要玩出并发恋爱的效果，
应该是你先跟女友1去看电影，看了一会说：不好，我要拉肚子，然后跑去跟第二个女友吃饭，吃了一会说：那啥，我去趟洗手间，然后跑去跟女友3开了个房，然后在你的基友眼里，你就在和三个女友同时在一起玩。

将多个cpu必须成高速公路上的多个车道，进程就好比每个车道上行驶的车辆，并行就是说，大家在自己的车道上行驶，会不影响，同时在开车。这就是并行

就绪状态

执行运行状态

阻塞状态

效率最低。拿上面的例子来说，就是你专心排队，什么别的事都不做。

如果在排队取餐的人采用的是异步的方式去等待消息被触发（通知），也就是领了一张小纸条，假如在这段时间里他不能做其它的事情，就在那坐着等着，不能玩游戏等，那么很显然，这个人被阻塞在了这个等待的操作上面；

　　　　异步操作是可以被阻塞住的，只不过它不是在处理消息时阻塞，而是在等待消息通知时被阻塞。

实际上是效率低下的。

　　　　想象一下你一边打着电话一边还需要抬头看到底队伍排到你了没有，如果把打电话和观察排队的位置看成是程序的两个操作的话，这个程序需要在这两种不同的行为之间来回的切换，效率可想而知是低下的。

效率更高，
　　　　因为打电话是你(等待者)的事情，而通知你则是柜台(消息触发机制)的事情，程序没有在两种不同的操作中来回切换。
　　　　比如说，这个人突然发觉自己烟瘾犯了，需要出去抽根烟，于是他告诉点餐员说，排到我这个号码的时候麻烦到外面通知我一下，那么他就没有被阻塞在这个等待的操作上面，自然这个就是异步+非阻塞的方式了。
　　很多人会把同步和阻塞混淆，是因为很多时候同步操作会以阻塞的形式表现出来，同样的，很多人也会把异步和非阻塞混淆，因为异步操作一般都不会在真正的IO操作处被阻塞。

import time
import os
from multiprocessing import Process                                                                                       
def func1():
    time.sleep(2)
    print('我是func1')
def func2():
    time.sleep(3)
    print('我是func2')
    print('子进程的pid',os.getpid()) #查看当前进程的id
    print('子进程的父进程>>>',os.getppid()) #查看父进程的id
if __name__ == '__main__':
    print('主进程的pid',os.getpid())
    print('当前主进程的父进程>>>',os.getppid())
    start_time = time.time()
    p = Process(target=func2,)
    p.start() #告诉操作系统,我这边准备好了,你帮我创建并执行这个进程
   func1()
   end_time = time.time()
    dif_time = end_time - start_time
    print('>>>>',dif_time)
    p.join()
# func1()
# func2() 

#第二种创建方式
class MyProess(Process):
    def __init__(self,n):
        super().__init__()
        self.n = n
    def run1(self):
        time.sleep(2)
        print(self.n)
# def run(self):
# time.sleep(2)
# print(self.n)
# print('aaaaa')
if __name__ == '__main__':
    p = MyProess(10) #
    p.start() #
print('主进程结束')