python 并发编程

python 并发编程

操作系统

为什么要有操作系统

程序员无法把所有的硬件操作细节都了解到，管理这些硬件并且加以优化使用是非常繁琐的工作，这个繁琐的工作就是操作系统来干的，                                                    有了他，程序员就从这些繁琐的工作中解脱了出来，只需要考虑自己的应用软件的编写就可以了，应用软件直接使用操作系统提供的功能来间接使用硬件。

什么是操作系统

精简的说的话，操作系统就是一个协调、管理和控制计算机硬件资源和软件资源的控制程序

操作系统所处的位置如图1

细说的话，操作系统应该分成两部分功能：

一:   隐藏了丑陋的硬件调用接口（键盘、鼠标、音箱等等怎么实现的，就不需要你管了），为应用程序员提供调用硬件资源的更好，更简单，更清晰的模型（系统调用接口）。应用程序员有了这些接口后，就不用再考虑操作硬件的细节，专心开发自己的应用程序即可。

二：将应用程序对硬件资源的竞态请求变得有序化

操作系统与普通软件的区别

1.主要区别是：你不想用暴风影音了你可以选择用迅雷播放器或者干脆自己写一个，但是你无法写一个属于操作系统一部分的程序（时钟中断处理程序），操作系统由硬件保护，不能被用户修改。

2.操作系统与用户程序的差异并不在于二者所处的地位。特别地，操作系统是一个大型、复杂、长寿的软件，

操作系统发展史

第一代（1940~1955） 手工操作----穿孔卡片

第二代（1955~1965） 磁带存储---批处理系统

第三代（1955~1965） 多道程序系统（多道是重点*****）

操作系统原理-内容包含

操作系统的资源管理技术

系统调用

操作系统内核

处理器状态： 内核态和用户态

中断（Interupt）

进程

处理器调度

进程的交互

临界区管理

信号量(samaphore)和PV操作

管程

死锁

可变分区存储管理

分页存储管理

分段存储管理

虚拟存储管理

请求段页式虚拟内存管理

I/O硬件原理：I/O控制方式

I/O软件原理

缓冲技术

设备独立性

虚拟设备

文件逻辑结构

文件物理结构

进程Process

背景知识

顾名思义，进程即正在执行的一个过程。进程是对正在运行程序的一个抽象。　　进程的概念起源于操作系统，是操作系统最核心的概念，也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一。操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的。

必备的理论基础：

事先了解操作系统

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

多道技术

 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复制代码

什么是进程

进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。

狭义定义

进程是正在运行的程序的实例（an instance of a computer program that is being executed）。　　

广义定义

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。

举例：

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。

进程的特征

动态性：进程的实质是程序在多道程序系统中的一次执行过程，进程是动态产生，动态消亡的。并发性：任何进程都可以同其他进程一起并发执行独立性：进程是一个能独立运行的基本单位，同时也是系统分配资源和调度的独立单位；异步性：由于进程间的相互制约，使进程具有执行的间断性，即进程按各自独立的、不可预知的速度向前推进结构特征：进程由程序、数据和进程控制块三部分组成。多个不同的进程可以包含相同的程序：一个程序在不同的数据集里就构成不同的进程，能得到不同的结果；但是执行过程中，程序不能发生改变。 

进程 与 程序 的区别

程序是指令和数据的有序集合，其本身没有任何运行的含义，是一个静态的概念。而进程是程序在处理机上的一次执行过程，它是一个动态的概念。程序可以作为一种软件资料长期存在，而进程是有一定生命期的。程序是永久的，进程是暂时的。举例：就像qq一样，qq是我们安装在自己电脑上的客户端程序，其实就是一堆的代码文件，我们不运行qq，那么他就是一堆代码程序，当我们运行qq的时候，这些代码运行起来，就成为一个进程了。 

注意:

同一个程序执行两次，就会在操作系统中出现两个进程，所以我们可以同时运行一个软件，分别做不同的事情也不会混乱。比如打开暴风影音，虽然都是同一个软件，但是一个可以播放苍井空，一个可以播放小泽玛利亚。

进程调度

先来先服务调度算法

短作业优先调度算法

时间片轮转法

多级反馈队列

并发与并行

并发

并发：是伪并行，即看起来是同时运行。单个cpu+多道技术就可以实现并发，（并行也属于并发）

单cpu，多进程并发举例

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。

并行

并行：同时运行，只有具备多个cpu才能实现并行

多个cpu、多进程并行举例

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

总结

通过进程之间的调度，也就是进程之间的切换，我们用户感知到的好像是两个视频文件同时在播放，或者音乐和游戏同时在进行，那就让我们来看一下什么叫做并发和并行无论是并行还是并发，在用户看来都是'同时'运行的，不管是进程还是线程，都只是一个任务而已，真是干活的是cpu，cpu来做这些任务，而一个cpu同一时刻只能执行一个任务

单核下，可以利用多道技术，多个核，每个核也都可以利用多道技术（多道技术是针对单核而言的）　　有四个核，六个任务，这样同一时间有四个任务被执行，假设分别被分配给了cpu1，cpu2，cpu3，cpu4，　　一旦任务1遇到I/O就被迫中断执行，此时任务5就拿到cpu1的时间片去执行，这就是单核下的多道技术　　而一旦任务1的I/O结束了，操作系统会重新调用它(需知进程的调度、分配给哪个cpu运行，由操作系统说了算)，可能被分配给四个cpu中的任意一个去执行      所有现代计算机经常会在同一时间做很多件事，一个用户的PC（无论是单cpu还是多cpu），都可以同时运行多个任务（一个任务可以理解为一个进程）。

同步\\异步\\阻塞\\非阻塞（重点）

进程三状态

就绪状态

当进程已分配到除CPU以外的所有必要的资源，只要获得处理机便可立即执行，这时的进程状态称为就绪状态。

执行运行状态

执行/运行（Running）状态当进程已获得处理机，其程序正在处理机上执行，此时的进程状态称为执行状态。

阻塞状态

阻塞(Blocked)状态正在执行的进程，由于等待某个事件发生而无法执行时，便放弃处理机而处于阻塞状态。引起进程阻塞的事件可有多种，例如，等待I/O完成、申请缓冲区不能满足、等待信件(信号)等。　　　　事件请求：input、sleep、文件输入输出、recv、accept等　　　　事件发生：sleep、input等完成了　　　　时间片到了之后有回到就绪状态，这三个状态不断的在转换。

同步

所谓同步就是一个任务的完成需要依赖另外一个任务时，只有等待被依赖的任务完成后，依赖的任务才能算完成，这是一种可靠的任务序列。要成功都成功，失败都失败，两个任务的状态可以保持一致。其实就是一个程序结束才执行另外一个程序，串行的，不一定两个程序就有依赖关系。

异步

所谓异步是不需要等待被依赖的任务完成，只是通知被依赖的任务要完成什么工作，依赖的任务也立即执行，只要自己完成了整个任务就算完成了。至于被依赖的任务最终是否真正完成，依赖它的任务无法确定，所以它是不可靠的任务序列。

同步异步举例

比如我们去楼下的老家肉饼吃饭，饭点好了，取餐的时候发生了一些同步异步的事情。同步：我们都站在队里等着取餐，前面有个人点了一份肉饼，后厨做了很久，但是由于同步机制，我们还是要站在队里等着前面那个人的肉饼做好取走，我们才往前走一步。异步：我们点完餐之后，点餐员给了我们一个取餐号码，跟你说，你不用在这里排队等着，去找个地方坐着玩手机去吧，等饭做好了，我叫你。这种机制(等待别人通知)就是异步等待消息通知。在异步消息处理中，等待消息通知者(在这个例子中等着取餐的你)往往注册一个回调机制，在所等待的事件被触发时由触发机制(点餐员)通过某种机制(喊号，‘250号你的包子好了‘)找到等待该事件的人。

阻塞 非阻塞

阻塞和非阻塞这两个概念与程序（线程）等待消息通知(无所谓同步或者异步)时的状态有关。也就是说阻塞与非阻塞主要是程序（线程）等待消息通知时的状态角度来说的

.同步/异步 与 阻塞和非阻塞

同步阻塞形式

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。

异步阻塞形式

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。

同步非阻塞形式

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。

异步非阻塞形式

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。

进程的创建、结束与并发的实现

进程的创建

凡是硬件，都需要有操作系统去管理，只要有操作系统，就有进程的概念，就需要有创建进程的方式，一些操作系统只为一个应用程序设计，比如微波炉中的控制器，一旦启动微波炉，所有的进程都已经存在。

第一种创建进程的方式代码实现()

第二种创建进程的方式代码实现()

进程的结束

　1. 正常退出（自愿，如用户点击交互式页面的叉号，或程序执行完毕调用发起系统调用正常退出，在linux中用exit，在windows中用ExitProcess）　2. 出错退出（自愿，python a.py中a.py不存在）   3. 严重错误（非自愿，执行非法指令，如引用不存在的内存，1/0等，可以捕捉异常，try...except...）　4. 被其他进程杀死（非自愿，如kill -9）

进程并发的实现

进程并发的实现在于，硬件中断一个正在运行的进程，把此时进程运行的所有状态保存下来，为此，操作系统维护一张表格，即进程表（process table），每个进程占用一个进程表项（这些表项也称为进程控制块）该表存放了进程状态的重要信息：程序计数器、堆栈指针、内存分配状况、所有打开文件的状态、帐号和调度信息，以及其他在进程由运行态转为就绪态或阻塞态时，必须保存的信息，从而保证该进程在再次启动时，就像从未被中断过一样。

python中进程的应用实战

multiprocess模块

仔细说来，multiprocess不是一个模块而是python中一个操作、管理进程的包。 将这部分大致分为四个部分：创建进程部分，进程同步部分，进程池部分，进程之间数据共享。重点强调：进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限于该进程内，但是通过一些特殊的方法，可以实现进程之间数据的共享。

multiprocess模块 下的 

process模块

process模块是一个创建进程的模块，借助这个模块，就可以完成进程的创建。

给要执行的函数传参数：

通过主进程创建的子进程是异步执行的，那么我们就验证一下，并且看一下子进程和主进程(也就是父进程)的ID号（讲一下pid和ppid，使用pycharm举例），来看看是否是父子关系。

Process类中各方法的介绍：1 p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run() 2 p.run():进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法 3 p.terminate():强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁4 p.is_alive():如果p仍然运行，返回True5 p.join([timeout]):主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程  

join 方法

join方法的例子：　　　　让主进程加上join的地方等待（也就是阻塞住），等待子进程执行完之后，再继续往下执行我的主进程，好多时候，我们主进程需要子进程的执行结果，所以必须要等待。join感觉就像是将子进程和主进程拼接起来一样，将异步改为同步执行。

Process类中自带封装的各属性的介绍

Process对象的其他方法或属性（简单了解一下就可以啦）

name 与 id

僵尸进程与孤儿进程（简单了解 一下就可以啦）

注意：在windows中Process()必须放到# if __name__ == '__main__':下

验证进程之间是空间隔离的

for循环开启多个进程呢？

并且我有个需求就是说，所有的子进程异步执行，然后所有的子进程全部执行完之后，我再执行主进程，怎么搞？看代码

模拟两个应用场景：1、同时对一个文件进行写操作 2、同时创建多个文件

守护进程

代码演示

进程同步（锁）

多进程抢占输出资源，导致打印混乱的示例

示例:  加锁：由并发改成了串行，牺牲了运行效率，但避免了竞争

左边这种情况虽然使用加锁的形式实现了顺序的执行，但是程序又重新变成串行了，这样确实会浪费了时间，却保证了数据的安全。　　　　接下来，我们以模拟抢票为例，来看看数据安全的重要性。 

并发运行，效率高，但是竞争同一个文件，导致数据混乱

#注意：首先在当前文件目录下创建一个名为db的文件#文件db的内容为：{\"count\

加锁：购票行为由并发变成了串行，牺牲了效率，但是保证了数据安全

进程锁总结

#加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改，即串行的修改，没错，速度是慢了，但牺牲了速度却保证了数据安全。虽然可以用文件共享数据实现进程间通信，但问题是：1.效率低（共享数据基于文件，而文件是硬盘上的数据）2.需要自己加锁处理#因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：1、效率高（多个进程共享一块内存的数据）2、帮我们处理好锁问题。这就是mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道。队列和管道都是将数据存放于内存中队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来，我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性。IPC通信机制（了解）：IPC是intent-Process Communication的缩写，含义为进程间通信或者跨进程通信，是指两个进程之间进行数据交换的过程。IPC不是某个系统所独有的，任何一个操作系统都需要有相应的IPC机制，比如Windows上可以通过剪贴板、管道和邮槽等来进行进程间通信，而Linux上可以通过命名共享内容、信号量等来进行进程间通信。Android它也有自己的进程间通信方式，Android建构在Linux基础上，继承了一部分Linux的通信方式。

队列（推荐使用）

进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信（IPC），multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道，这两种方式都是使用消息传递的。队列就像一个特殊的列表，但是可以设置固定长度，并且从前面插入数据，从后面取出数据，先进先出。

Queue([maxsize]) 创建共享的进程队列。参数 ：maxsize是队列中允许的最大项数。如果省略此参数，则无大小限制。底层队列使用管道和锁实现。

queue的方法介绍

其他方法

q.close() 关闭队列，防止队列中加入更多数据。调用此方法时，后台线程将继续写入那些已入队列但尚未写入的数据，但将在此方法完成时马上关闭。如果q被垃圾收集，将自动调用此方法。关闭队列不会在队列使用者中生成任何类型的数据结束信号或异常。例如，如果某个使用者正被阻塞在get（）操作上，关闭生产者中的队列不会导致get（）方法返回错误。q.cancel_join_thread() 不会再进程退出时自动连接后台线程。这可以防止join_thread()方法阻塞。q.join_thread() 连接队列的后台线程。此方法用于在调用q.close()方法后，等待所有队列项被消耗。默认情况下，此方法由不是q的原始创建者的所有进程调用。调用q.cancel_join_thread()方法可以禁止这种行为。其他方法

示例简单用法

生产者消费者模型

什么是生产者消费者模式

生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力，并且我可以根据生产速度和消费速度来均衡一下多少个生产者可以为多少个消费者提供足够的服务，就可以开多进程等等，而这些进程都是到阻塞队列或者说是缓冲区中去获取或者添加数据。

为什么要使用生产者和消费者模式

在线程世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式。

代码示例

#生产者消费者模型总结 #程序中有两类角色 一类负责生产数据（生产者） 一类负责处理数据（消费者） #引入生产者消费者模型为了解决的问题是： 平衡生产者与消费者之间的工作能力，从而提高程序整体处理数据的速度 #如何实现： 生产者<-->队列<——>消费者 #生产者消费者模型实现类程序的解耦和生产者消费者模型总结

注意: 

子进程生产者在生产完毕后发送结束信号None主进程在生产者生产完毕后发送结束信号None有多个消费者和生产者的时候需要发送多次结束信号另外一种队列提供了这种机制　　　　JoinableQueue([maxsize]) 

JoinableQueue([maxsize])

#JoinableQueue([maxsize])：这就像是一个Queue对象，但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理。通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的。 #参数介绍： maxsize是队列中允许最大项数，省略则无大小限制。 　 #方法介绍： JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外还具有： q.task_done()：使用者使用此方法发出信号，表示q.get()的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量，将引发ValueError异常 q.join():生产者调用此方法进行阻塞，直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用q.task_done（）方法为止，也就是队列中的数据全部被get拿走了。

管道(了解)

进程间通信（IPC）方式二：管道（不推荐使用，了解即可），会导致数据不安全的情况出现，后面我们会说到为什么会带来数据 不安全的问题。

管道的使用

数据共享（了解）

Manager模块介绍

多进程共同去处理共享数据的时候，就和我们多进程同时去操作一个文件中的数据是一样的，不加锁就会出现错误的结果，进程不安全的，所以也需要加锁

信号量（了解）

互斥锁同时只允许一个线程更改数据，而信号量Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 。假设商场里有4个迷你唱吧，所以同时可以进去4个人，如果来了第五个人就要在外面等待，等到有人出来才能再进去玩。实现：信号量同步基于内部计数器，每调用一次acquire()，计数器减1；每调用一次release()，计数器加1.当计数器为0时，acquire()调用被阻塞。这是迪科斯彻（Dijkstra）信号量概念P()和V()的Python实现。信号量同步机制适用于访问像服务器这样的有限资源。信号量与进程池的概念很像，但是要区分开，信号量涉及到加锁的概念 　　比如大保健：提前设定好，一个房间只有4个床（计数器现在为4），那么同时只能四个人进来，谁先来的谁先占一个床（acquire，计数器减1），4个床满了之后（计数器为0了），第五个人就要等着，等其中一个人出来（release，计数器加1），他就去占用那个床了。

事件（了解）

python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。 事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，如果“Flag”值为 False，那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果“Flag”值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。clear：将“Flag”设置为Falseset：将“Flag”设置为True

小总结

总结一下，进程之间的通信：队列、管道、数据共享也算讲的信号量和事件也相当于锁，也是全局的，所有进程都能拿到这些锁的状态，进程之间这些锁啊信号量啊事件啊等等的通信，其实底层还是socekt，只不过是基于文件的socket通信，而不是跟上面的数据共享啊空间共享啊之类的机制，我们之前学的是基于网络的socket通信，还记得socket的两个家族吗，一个文件的一个网络的，所以将来如果说这些锁之类的报错，可能你看到的就是类似于socket的错误，简单知道一下就可以啦~~~工作中常用的是锁，信号量和事件不常用，但是信号量和事件面试的时候会问到，你能知道就行啦~~~

进程池 

为什么要有进程池?进程池的概念。

进程池的概念，定义一个池子，在里面放上固定数量的进程，有需求来了，就拿一个池中的进程来处理任务，等到处理完毕，进程并不关闭，而是将进程再放回进程池中继续等待任务。如果有很多任务需要执行，池中的进程数量不够，任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来，拿到空闲进程才能继续执行。也就是说，池中进程的数量是固定的，那么同一时间最多有固定数量的进程在运行。这样不会增加操作系统的调度难度，还节省了开闭进程的时间，也一定程度上能够实现并发效果

multiprocess.Poll模块

进程池同步方法

进程池异步方法

进程池map 方法

进程池的简单应用及与进程池的效率对比

map是异步执行的，并且自带close和join　　一般约定俗成的是进程池中的进程数量为CPU的数量，工作中要看具体情况来考量。

进程池的同步调用

进程池的异步调用

详解：apply_async和apply

回调函数

需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数，这是进程池特有的，普通进程没有这个机制，但是我们也可以通过进程通信来拿到返回值，进程池的这个回调也是进程通信的机制完成的。我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果

线程Threads

之前我们已经了解了操作系统中进程的概念，程序并不能单独运行，只有将程序装载到内存中，系统为它分配资源才能运行，而这种执行的程序就称之为进程。程序和进程的区别就在于：程序是指令的集合，它是进程运行的静态描述文本；进程是程序的一次执行活动，属于动态概念。在多道编程中，我们允许多个程序同时加载到内存中，在操作系统的调度下，可以实现并发地执行。这是这样的设计，大大提高了CPU的利用率。进程的出现让每个用户感觉到自己独享CPU，因此，进程就是为了在CPU上实现多道编程而提出的。

进程的不足

进程有很多优点，它提供了多道编程，让我们感觉我们每个人都拥有自己的CPU和其他资源，可以提高计算机的利用率。很多人就不理解了，既然进程这么优秀，为什么还要线程呢？其实，仔细观察就会发现进程还是有很多缺陷的，主要体现在两点上：　　进程只能在一个时间干一件事，如果想同时干两件事或多件事，进程就无能为力了。　　进程在执行的过程中如果阻塞，例如等待输入，整个进程就会挂起，即使进程中有些工作不依赖于输入的数据，也将无法执行。

举例说明: 如果这两个缺点理解比较困难的话，举个现实的例子也许你就清楚了：如果把我们上课的过程看成一个进程的话，那么我们要做的是耳朵听老师讲课，手上还要记笔记，脑子还要思考问题，这样才能高效的完成听课的任务。而如果只提供进程这个机制的话，上面这三件事将不能同时执行，同一时间只能做一件事，听的时候就不能记笔记，也不能用脑子思考，这是其一；如果老师在黑板上写演算过程，我们开始记笔记，而老师突然有一步推不下去了，阻塞住了，他在那边思考着，而我们呢，也不能干其他事，即使你想趁此时思考一下刚才没听懂的一个问题都不行，这是其二。　　　　现在你应该明白了进程的缺陷了，而解决的办法很简单，我们完全可以让听、写、思三个独立的过程，并行起来，这样很明显可以提高听课的效率。而实际的操作系统中，也同样引入了这种类似的机制——线程。　　3.线程的出现

什么线程

指的是一条流水线的工作过程，关键的一句话：一个进程内最少自带一个线程，其实进程根本不能执行，进程不是执行单位，是资源的单位，分配资源的单位

线程的特征

1）轻型实体

线程中的实体基本上不拥有系统资源，只是有一些必不可少的、能保证独立运行的资源。线程的实体包括程序、数据和TCB。线程是动态概念，它的动态特性由线程控制块TCB（Thread Control Block）描述。

2）独立调度和分派的基本单位。

在多线程OS中，线程是能独立运行的基本单位，因而也是独立调度和分派的基本单位。由于线程很“轻”，故线程的切换非常迅速且开销小（在同一进程中的）。

3）共享进程资源

线程在同一进程中的各个线程，都可以共享该进程所拥有的资源，这首先表现在：所有线程都具有相同的进程id，这意味着，线程可以访问该进程的每一个内存资源；此外，还可以访问进程所拥有的已打开文件、定时器、信号量机构等。由于同一个进程内的线程共享内存和文件，所以线程之间互相通信不必调用内核。

4）可并发执行。

在一个进程中的多个线程之间，可以并发执行，甚至允许在一个进程中所有线程都能并发执行；同样，不同进程中的线程也能并发执行，充分利用和发挥了处理机与外围设备并行工作的能力。

内存中的线程

多个线程共享同一个进程的地址空间中的资源，是对一台计算机上多个进程的模拟，有时也称线程为轻量级的进程。　　　　而对一台计算机上多个进程，则共享物理内存、磁盘、打印机等其他物理资源。多线程的运行也多进程的运行类似，是cpu在多个线程之间的快速切换。　　　　不同的进程之间是充满敌意的，彼此是抢占、竞争cpu的关系，如果迅雷会和QQ抢资源。而同一个进程是由一个程序员的程序创建，所以同一进程内的线程是合作关系，一个线程可以访问另外一个线程的内存地址，大家都是共享的，一个线程干死了另外一个线程的内存，那纯属程序员脑子有问题。　　　　类似于进程，每个线程也有自己的堆栈，不同于进程，线程库无法利用时钟中断强制线程让出CPU，可以调用thread_yield运行线程自动放弃cpu，让另外一个线程运行。　　　　线程通常是有益的，但是带来了不小程序设计难度，线程的问题是：　　　　　　1. 父进程有多个线程，那么开启的子线程是否需要同样多的线程　　　　　　2. 在同一个进程中，如果一个线程关闭了文件，而另外一个线程正准备往该文件内写内容呢？　　　　因此，在多线程的代码中，需要更多的心思来设计程序的逻辑、保护程序的数据。

用户级线程和内核级线程（了解）

内核级线程 　　　　内核级线程:切换由内核控制，当线程进行切换的时候，由用户态转化为内核态。切换完毕要从内核态返回用户态；可以很好的利用smp，即利用多核cpu。windows线程就是这样的。

混合实现　　　　用户级与内核级的多路复用，内核同一调度内核线程，每个内核线程对应n个用户线程，用户和内核都能感知到的线程，用户创建一个线程，那么操作系统内核也跟着创建一个线程来专门执行你用户的这个线程。

Threading模块

进程与线程开启效率比较

内存数据共享

线程的创建

直接上代码(和进程创建类似)                方式一

                                         方式二

Threads的其他方法

Thread实例对象的方法 # isAlive(): 返回线程是否活动的。 # getName(): 返回线程名。 # setName(): 设置线程名。threading模块提供的一些方法： # threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。 # threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。 # threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果复制代码

join方法

守护线程

#1.对主进程来说，运行完毕指的是主进程代码运行完毕#2.对主线程来说，运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕，主线程才算运行完毕

示例1:

示例二

锁

.GIL锁（Global Interpreter Lock）

GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。

Python完全可以不依赖于GIL

GIL本质就是一把互斥锁，既然是互斥锁，所有互斥锁的本质都一样，都是将并发运行变成串行，以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改，进而保证数据安全。可以肯定的一点是：保护不同的数据的安全，就应该加不同的锁。要想了解GIL，首先确定一点：每次执行python程序，都会产生一个独立的进程。例如python test.py，python aaa.py，python bbb.py会产生3个不同的python进程

GIL锁与互斥锁综合分析（重点）

分析： #1.100个线程去抢GIL锁，即抢执行权限 #2. 肯定有一个线程先抢到GIL（暂且称为线程1），然后开始执行，一旦执行就会拿到lock.acquire() #3. 极有可能线程1还未运行完毕，就有另外一个线程2抢到GIL，然后开始运行，但线程2发现互斥锁lock还未被线程1释放，于是阻塞，被迫交出执行权限，即释放GIL #4.直到线程1重新抢到GIL，开始从上次暂停的位置继续执行，直到正常释放互斥锁lock，然后其他的线程再重复2 3 4的过程 

互斥锁与join的区别（重点）

.同步锁

三个需要注意的点：#1.线程抢的是GIL锁，GIL锁相当于执行权限，拿到执行权限后才能拿到互斥锁Lock，其他线程也可以抢到GIL，但如果发现Lock仍然没有被释放则阻塞，即便是拿到执行权限GIL也要立刻交出来#2.join是等待所有，即整体串行，而锁只是锁住修改共享数据的部分，即部分串行，要想保证数据安全的根本原理在于让并发变成串行，join与互斥锁都可以实现，毫无疑问，互斥锁的部分串行效率要更高#3. 一定要看本小节最后的GIL与互斥锁的经典分析

.死锁与递归锁

进程也有死锁与递归锁，在进程那里忘记说了，放到这里一切说了额，进程的死锁和线程的是一样的，而且一般情况下进程之间是数据不共享的，不需要加锁，由于线程是对全局的数据共享的，所以对于全局的数据进行操作的时候，要加锁。　　　　所谓死锁： 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程，如下就是死锁

from threading import Lock as Lockimport timemutexA=Lock()mutexA.acquire()mutexA.acquire()print(123)mutexA.release()mutexA.release()

递归锁解决死锁问题

递归锁大致描述：　　当我们的程序中需要两把锁的时候，你就要注意，别出现死锁，最好就去用递归锁。

信号量

事件

事件的基本方法：event.isSet()：返回event的状态值；event.wait()：如果 event.isSet()==False将阻塞线程；event.set()： 设置event的状态值为True，所有阻塞池的线程激活进入就绪状态， 等待操作系统调度；event.clear()：恢复event的状态值为False。

条件Condition（了解）

使得线程等待，只有满足某条件时，才释放n个线程，看一下大概怎么用就可以啦~~

定时器（了解）

定时器，指定n秒后执行某个操作，这个做定时任务的时候可能会用到。

线程队列

线程之间的通信我们列表行不行呢，当然行，那么队列和列表有什么区别呢？　　queue队列 ：使用import queue，用法与进程Queue一样　　queue is especially useful in threaded programming when information must be exchanged safely between multiple threads.　　class queue.Queue(maxsize=0) #先进先出

先进先出队列代码class queue.Queue(maxsize=0) #先进先出

import queue #不需要通过threading模块里面导入，直接import queue就可以了，这是python自带的#用法基本和我们进程multiprocess中的queue是一样的q=queue.Queue()q.put('first')q.put('second')q.put('third')# q.put_nowait() #没有数据就报错，可以通过try来搞print(q.get())print(q.get())print(q.get())# q.get_nowait() #没有数据就报错，可以通过try来搞'''结果(先进先出):firstsecondthird'''先进先出示例代码

先进后出示例代码class queue.LifoQueue(maxsize=0) #last in fisrt out

import queueq=queue.LifoQueue() #队列，类似于栈，栈我们提过吗，是不是先进后出的顺序啊q.put('first')q.put('second')q.put('third')# q.put_nowait()print(q.get())print(q.get())print(q.get())# q.get_nowait()'''结果(后进先出):thirdsecondfirst'''先进后出示例代码

优先级队列示例代码class queue.PriorityQueue(maxsize=0) #存储数据时可设置优先级的队列

这三种队列都是线程安全的，不会出现多个线程抢占同一个资源或数据的情况。

Python标准模块--concurrent.futures

线程池

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