时间:2022-03-10 20:56:53 | 栏目:Python代码 | 点击:次
进程的概念:(process
)
进程就是正在运行的程序,它是操作系统中,资源分配的最小单位. 资源分配:分配的是cpu和内存等物理资源 进程号是进程的唯一标识 同一个程序执行两次之后是两个进程 进程和进程之间的关系: 数据彼此隔离,通过socket通信
并行和并发:
并发:一个cpu同一时间不停执行多个程序 并行:多个cpu同一时间不停执行多个程序
cpu的进程调度的方法:
# 先来先服务fcfs(first come first server):先来的先执行 # 短作业优先算法:分配的cpu多,先把短的算完 # 时间片轮转算法:每一个任务就执行一个时间片的时间.然后就执行其他的. # 多级反馈队列算法 越是时间长的,cpu分配的资源越少,优先级靠后 越是时间短的,cpu分配的资源越多
1、2、3、4作业分别给0.4秒,1作业完成,2、3、4作业没有完成,会放到二级队列中,把后续短的作业放到一级队列。二级队列中的作业分别给0.3秒,2号作业完成,3、4号作业放到三级队列,分别给0.2秒,3作业完成,4号没有完成,放到四号队列,给0.1秒进行处理,1号作业有可能是下载作业。
进程三状态图:
(1)就绪(Ready)状态 只剩下CPU需要执行外,其他所有资源都已分配完毕 称为就绪状态。 (2)执行(Running)状态 cpu开始执行该进程时称为执行状态。 (3)阻塞(Blocked)状态 由于等待某个事件发生而无法执行时,便是阻塞状态,cpu执行其他进程.例如,等待I/O完成input、申请缓冲区不能满足等等。
同步 异步 / 阻塞 非阻塞:
场景在多任务当中 同步:必须等我这件事干完了,你在干,只有一条主线,就是同步 异步:没等我这件事情干完,你就在干了,有两条主线,就是异步 阻塞:比如代码有了input,就是阻塞,必须要输入一个字符串,否则代码不往下执行 非阻塞:没有任何等待,正常代码往下执行. # 同步阻塞 :效率低,cpu利用不充分 # 异步阻塞 :比如socketserver,可以同时连接多个,但是彼此都有recv # 同步非阻塞:没有类似input的代码,从上到下执行.默认的正常情况代码 # 异步非阻塞:效率是最高的,cpu过度充分,过度发热 液冷
守护进程:
#可以给子进程贴上守护进程的名字,该进程会随着主进程代码执行完毕而结束(为主进程守护) (1)守护进程会在主进程代码执行结束后就终止 (2)守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常(了解)
锁(Lock):
lock.acquire()# 上锁 lock.release()# 解锁 #同一时间允许一个进程上一把锁 就是Lock 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,但牺牲速度却保证了数据安全。 #同一时间允许多个进程上多把锁 就是[信号量Semaphore] 信号量是锁的变形: 实际实现是 计数器 + 锁,同时允许多个进程上锁 # 互斥锁Lock : 互斥锁就是进程的互相排斥,谁先抢到资源,谁就上锁改资源内容,为了保证数据的同步性 # 注意:多个锁一起上,不开锁,会造成死锁.上锁和解锁是一对.
# ### 进程 process import os,time """ # ps -aux 查看进程号 # ps -aux | grep 2784 过滤查找2784这个进程 # 强制杀死进程 kill -9 进程号 # 获取当前进程号 res = os.getpid() print(res) # 获取当前进程的父进程 res = os.getppid() print(res) """ from multiprocessing import Process # (1) 进程的使用 """ def func(): # 1.子进程id:3561,2.父进程id:3560 print("1.子进程id:{},2.父进程id:{}".format(os.getpid(),os.getppid())) if __name__ == "__main__": # 创建子进程 ,返回进程对象 p = Process(target=func) # 调用子进程 p.start() # 3.主进程id:3560,4.父进程id:3327 print("3.主进程id:{},4.父进程id:{}".format(os.getpid(),os.getppid())) """ # (2) 创建带有参数的进程 """ def func(n): time.sleep(1) for i in range(1,n+1): # 0 ~ n-1 print(i) print("1.子进程id:{},2.父进程id:{}".format(os.getpid(),os.getppid())) if __name__ == "__main__": n = 6 # target=指定任务 args = 参数元组 p = Process(target=func , args=(n,)) p.start() for i in range(1,n+1): print("*" * i) """ # (3) 进程之间的数据彼此隔离 """ total = 100 def func(): global total total +=1 print(total) if __name__ == "__main__": p = Process(target=func) p.start() time.sleep(1) print(total) """ # (4) 进程之间的异步性 """ 1.多个进程之间是异步的并发程序,因为cpu调度策略问题,不一定先执行哪一个任务 默认来看,主进程执行速度稍快于子进程,因为子进程创建时,要分配空间资源可能会阻塞 阻塞态,cpu会立刻切换任务,以让程序整体的速度效率最大化 2.默认主进程要等待所有的子进程执行结束之后,在统一关闭程序,释放资源 若不等待,子进程可能不停的在系统的后台占用cpu和内存资源形成僵尸进程. 为了方便进程的管理,主进程默认等待子进程.在统一关闭程序; """ def func(n): print("1.子进程id:{},2.父进程id:{}".format(os.getpid(),os.getppid()) , n ) if __name__ == "__main__": for i in range(1,11): p = Process(target=func,args=(i,)) p.start() print("主进程执行结束了 ... " , os.getpid() )
子进程全部执行完,在执行主进程
# ### 1.同步主进程和子进程 : join """必须等待当前的这个子进程执行结束之后,再去执行下面的代码;,用来同步子父进程;""" from multiprocessing import Process import time # (1) join 的基本使用 """ def func(): print("发送第一封邮件 : 我的亲亲领导,你在么?") if __name__ == "__main__": p = Process(target=func) p.start() # time.sleep(0.1) p.join() print("发送第二封邮件 : 我想说,工资一个月给我涨到6万") """ # (2) 多进程场景中的join """ def func(i): time.sleep(1) print("发送第一封邮件{} : 我的亲亲领导,你在么?".format(i)) if __name__ == "__main__": lst = [] for i in range(1,11): p = Process(target=func,args=(i,)) p.start() # join 写在里面会导致程序变成同步 lst.append(p) # 把所有的进程对象都放在列表中,统一使用.join进行管理; for i in lst: i.join() print("发送第二封邮件 : 我想说,工资一个月给我涨到6万") """ # ### 2使用自定义进程类,创建进程 # (1) 基本语法 import os class MyProcess(Process): def run(self): print("1.子进程id:{},2.父进程id:{}".format(os.getpid(),os.getppid())) if __name__ == "__main__": p = MyProcess() p.start() # (2) 带有参数的自定义进程类 class MyProcess(Process): def __init__(self,name): # 手动调用一下父类的构造方法,完成系统成员的初始化; super().__init__() self.name = name def run(self): print("1.子进程id:{},2.父进程id:{}".format(os.getpid(),os.getppid())) print(self.name) if __name__ == "__main__": p = MyProcess("我是参数") p.start()
# ### 守护进程 """ 守护进程守护的是主进程,当主进程所有代码执行完毕之后,立刻强制杀死守护进程; """ from multiprocessing import Process import time # (1) 基本语法 """ def func(): # time.sleep(1) print("start... 当前的子进程") print("end ... 当前的子进程") if __name__ == "__main__": p = Process(target=func) # 在进程启动之前,设置守护进程 p.daemon = True p.start() print("主进程执行结束 ... ") """ # (2) 多个子进程的守护场景; """默认主进程等待所有非守护进程,也就是子进程执行结束之后,在关闭程序,释放资源 守护进程只要在主进程代码执行结束时,就会自动关闭; """ """ def func1(): print("start ... func1 执行当前子进程 ... ") print("end ... func1 结束当前子进程 ... ") def func2(): count = 1 while True: print("*" * count) time.sleep(1) count += 1 if __name__ == "__main__": p1 = Process(target=func1) p2 = Process(target=func2) # 把p2这个进程变成守护进程; p2.daemon = True p1.start() p2.start() print("主进程执行结束 ... ") """ # (3) 守护进程用途: 监控报活 def alive(): while True: print("3号服务器向总监控服务器发送报活信息: i am ok~") time.sleep(1) def func(): while True: try: print("3号服务器负责抗住3万用户量的并发访问...") time.sleep(3) # 主动抛出执行错误的异常,触发except分支 raise RuntimeError except: print("3号服务器扛不住了.. 快来修理我..") break if __name__ == "__main__": p1 = Process(target=alive) p2 = Process(target=func) p1.daemon = True p1.start() p2.start() # 必须等待p2这个子进程执行完毕之后,再放行主进程下面的代码 # 下面主进程代码执行结束,立刻杀死守护进程,失去了报活功能; p2.join() print("主进程执行结束 .... ") #作业: """ 使用多进程的方式 完成tcp服务端的并发 """
小提示:
在调用的时候触发装饰器 连续发包的时候才会粘包 容器不能转化成字节流,机器交互用json 文件对象是迭代器,迭代器返回的数据是一行行返回的 创建子进程的时候,要为其分配资源,处于堵塞状态, 会去执行下面的程序,这就是异步执行,两条主线 不刷新页面就能发文数据的技术叫ajax,是一种异步程序 进程是典型的异步程序 看一下super()这个函数 默认主进程走完了守护进程会立即被杀死,但是会等待子进程运行完毕