day32 并发编程

并发编程

并发编程的理论

python中实现多进程

进程测试

import os

import time

while True:

    time.sleep(0.5)

    print("hahaha")

    print("self", os.getpid()) #获取自己的进程id

    print("parent",os.getppid())  #parent 获取父进程的id

开启进程的两种方式

from multiprocessing import Process

import os

#

def task(name):

    print(name)

    print("self",os.getpid())

    print("parent", os.getppid())

    print("task run")

#  windows创建子进程时  子进程会将父进程的代码加载一遍  导致重复创建子进程

#  所以一定要将 创建子进程的代码放到main的下面

if __name__ == '__main__':

    print("self", os.getpid())

    print("parent", os.getppid())

    p = Process(target=task, name="这是子进程!",kwargs={"name":"bgon"})  # 创建一个表示进程的对象  但并不是真正的创建进程

    p.start()  # 给操作系统发送通知 要求操作系统开启进程

# 创建进程的第二种方式  继承Process  覆盖run方法

# 在子进程启动以后会自动执行run方法

# 其优势是 可以自定义 进程的属性和行为 来完成一些额外任务 例如下载

# class MyProcess(Process):

#

#     def __init__(self,url):

#         self.url = url

#         super().__init__()

#

#     # 子类中的方法  只有run会被自动执行

#     def run(self):

#         print("下载文件...." , self.url)

#         print(" run run run!")

#

#     def task(self):

#         pass

#

# def task():

#     print(123)

# if __name__ == '__main__':

#     p = MyProcess("www.baidu.com/xx.mp4")

#     p.start()

进程间内存相互独立

from multiprocessing import Process

import time

a = 1000000000000

def task():

    global a

    print(id(a))

    a = 0

    print("子进程的",a)

if __name__ == '__main__':

    print(id(a))

    p = Process(target=task)

    p.start() # 给操作系统发送请求后 代码继续往下运行 至于子进程 什么时候创建 什么是执行 都跟当前进程没关系

    time.sleep(1)

    print("自己的",a)

# 子进程中的数据修改 不会影响父进程

父进程通过join()函数来等待子进程运行完,再往下运行

import time

from multiprocessing import Process

# def task():

#     print("上传文件....")

#     time.sleep(3)

#     print("上传结束...")

#

#

# # [进程1,进程2,进程3]

#

# if __name__ == '__main__':

#     p = Process(target=task)

#     p.start()

#

#     p.join() # 本质上  是提高了子进程优先级   当CPU在切换时 会优先切子进程

#

#     print("上传文件成功!")

def task(num):

    print("我是%s号 进程" % num)

    time.sleep(2)

    print("=========")

if __name__ == '__main__':

    start_time = time.time()

    ps = []

    for i in range(3):

        p = Process(target=task,args=(i,))

        p.start()

        print("----")

        # ps.append(p)

    for p in ps:

        p.join()

    print(time.time()-start_time)

    print("over")

process常用属性

from multiprocessing import  Process

import  time

def task():

    time.sleep(3)

    print("执行完毕!")

if __name__ == '__main__':

    p = Process(target=task,name="alex")

    p.start()

    print(p.name)

    # time.sleep(1)

    # print(p.is_alive())

    #

    # p.terminate() # 终结子进程的运行

    #

    # print(p.is_alive()) # 由于子进程被终结,所有不再存活,alive状态为False

    p.terminate()# 终止这个进程

    print(p.pid)

    p.daemon  # 守护进程

僵尸进程

假如子进程已经运行完了,但是主进程还在运行,也没有去对运行完的子进程做回收操作,那么这些子进程就一直占用着系统资源,直到父进程关闭,所有无用的占用着系统资源,是僵尸进程

import  time

import os

from multiprocessing import  Process

def task1():

    print("子进程 run")

    print(p.pid)

if __name__ == '__main__':

    for i in range(10):

        p = Process(target=task1)

        p.start()

        print(os.getpid())

    time.sleep(100000)

小结

1. 并发编程

让你的程序可以同时处理多个任务

2.并发的基石是 多道技术

空间复用: 同一时间 内存存储了多个应用程序

         不同应用程序之间的内存是相互独立的

时间复用: 当一个程序遇到了IO操作时 会切换到其他应用程序  ,以此来提高CPU的利用率

多道技术的缺点: 当应用程序都是计算任务时 切换反而降低效率 (但是必须得切 才能保证多任务并发)

3.并发 与 并行

并发 多个事件 同时发生, 也称之为伪并行

并行 多个事件 同时进行,

阻塞和非阻塞 指的是程序的状态

就绪  运行  阻塞

4.两种使用进程的方式

1.直接创建Process对象 指定target参数

2.继承Process 覆盖run方法

5.join函数

提高优先级 使 父进程等待子进程结束

6.孤儿进程与僵尸进程路径(了解)

孤儿进程 是指 父进程已经终止了  但是自己还在运行  是无害的

孤儿进程会自定过继给操作系统

僵尸进程  是指 子进程执行完成所有任务 已经终止了但是 还残留一些信息(进程id 进程名)

但是父进程 没有去处理这些残留信息 导致残留信息占用系统内存

僵尸进程时有害的

当出现大量的僵尸进程时 会占用系统资源 可以把它父进程杀掉  僵尸就成了孤儿 操作系统会负责回收数据