Python 多工，程序 執行緒 協程

cpu中計算的東西叫做 核心

乙個核 同一時刻 只能做一件事情

例子：把教室看做乙個cpu，教室中有乙個人，這個人看做 核心

並行：多個任務同時執行，真正的多工

併發：假的多工,依靠時間片輪詢,讓多個任務隨機分配時間執行

時間片輪詢機制：cpu給多個任務隨機分配執行時間去執行，

由於cpu執行速度非常快，以致於我們認為多個任務在同時執行

程序：乙個執行起來的程式就是程序

執行起來的程式：源** 以及 需要的資源（記憶體，攝像頭，麥克風等）

程序是系統分配資源的基本單位

多程序：多個執行起來的程式

執行緒：執行緒是程序的乙個例項，他是執行程式的最小單位

乙個程序中至少有乙個執行緒

執行緒是排程資源的基本單位

1.多執行緒及引數問題

#使用多執行緒

import threading
def sing(a):
for i in range(a):
print(i,"唱歌")
time.sleep(1)
def dance():
for i in range(5):
print(i,"跳舞")
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.thread(target=sing,args=(5,))
t2 = threading.thread(target=dance)
t1.start()
t2.start()

t1.join()    #主線程等待 子執行緒執行結束後再執行,

t2.join(9) # 引數:主線程等待子執行緒的最大時間

t1.setdaemon(true)

t2.setdaemon(true)

thr = threading.currentthread()

thr.setname("主線程")
na = thr.getname()

tr_li = threading.enumerate()

tr_li[0].setname("新名字")

所有的資源都在程序中,多個執行緒大部分資料都是共享的程序中的資源

執行緒獨有的資源非常少

1.使用同步鎖解決多執行緒共享全域性變數

#建立乙個鎖物件

lock = threading.lock()
#加鎖lock.acquire()
#解鎖lock.release()

#使用多程序

import multiprocessing,time
#建立乙個子程序
p1 = multiprocessing.process(target=calculate,args=(5,))
p2 = multiprocessing.process(target=calculate,args=(6,))

程序與程序之間的通訊,使用訊息佇列

特點:排隊,先進先出

如果使用列表實現佇列:

取第乙個 pop(0)

棧:先進後出

# 建立乙個佇列,引數:最多可以存幾個值,可以看做乙個先進先出的列表

que = multiprocessing.queue()
# 寫入佇列
que.put(i)
# 返回佇列大小
que.qsize() 
# 獲取佇列
que.get()

io密集型 : 有阻塞

導包

import gevent
from gevent import monkey
# 將其他模組中的耗時操作轉換成 gevent 模組中的耗時操作
monkey.patch_all()
#建立協程:給主線程新增兩個任務
g1 = gevent.spawn(sing)
g2 = gevent.spawn(dance)

讀取網頁內容

import urllib.request
url = ""
cont = urllib.request.urlopen(url)
img = cont.read()

Python 多工 程序 執行緒 協程

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