多任务理解
单核cpu完成多个cpu的切换
时间片轮转
优先级调度
并发看上去一起执行
并行一起执行
调度算法
什么样的情况下用什么样的规则让谁去执行.
一般情况下电脑都是并发的
进程的创建-fork
进程VS程序
编写完毕的代码，在没有运行的时候，称为程序
正在运行的代码，称为进程
进程，除了包含代码以外，还有需要运行的环境，所以和程序是有区别的
fork()
fork创建一个进程，ret大于0是父进程，不确定返回几，ret等于0是子进程
在linux系统下（centos）才能执行，windows提示没有fork方法
import os
import time
ret = os.fork()
if ret == 0:
while True:
print('--1--')
time.sleep(1)
else:
while True:
print('--2--')
time.sleep(1)
一般操作系统能运行65535个进程,pid就像人的身份证，不可能相同
getpid获取当前进程的值
getppid获取当前进程父进程的值
父进程中fork的返回值，就是刚刚创建的子进程的ID
fork产生一个子进程，几乎同时打印父进程子进程1，然后父进程睡三秒，打印over,子进程1在父进程睡三秒的同时睡五秒，所以过了两秒后打印子进程2，然后打印over
import os
import time ret =os.fork() if ret==0:
print('---子进程1---')
time.sleep(5)
print('---子进程2---')
else:
print('---父进程---')
time.sleep(3) print('---over---')
全局变量在多个进程数据不共享
进程和进程之间数据不会共享
import os
import time g_num=100 ret = os.fork()
if ret == 0:
print('---process-1---')
g_num+=1
print('---process-1 g_num=%d---'%g_num)
else:
time.sleep(1)
print('---process-2---')
print('---process-2 g_num=%d---'%g_num)
网络的目的在于进程间的通信
多次fork
共四个进程
import os
import time ret = os.fork()
if ret == 0:
#子进程
print('---1---')
else:
#父进程
print('---2---')
#父子进程
ret = os.fork()#到这一步时，上面父进程和fork出来的子进程又都分别fork了一份进程
if ret ==0:
#父进程的第二个子进程
#子进程的儿子
print('---11---')
else:
#父进程
#子进程
print('---22---')
上段代码的变形，共有三个进程
import os
import time ret = os.fork()
if ret == 0:
#子进程
print('---1---')
else:
#父进程
print('---2---') ret = os.fork()
if ret ==0:
#父进程的第二个子进程
print('---11---')
else:
#父进程
print('---22---')
如果在某个进程下fork,那么就只能多一个进程，如果在父子进程都能执行的地方fork，它们就会各生一个儿子，就多了两个进程了
几个fork就能创建2的几次方个进程
import os
#fork炸弹，贼吊，不信试试
while True:
os.fork()
fork不能跨平台，我们用multiprocessing模块，它能跨平台
from multiprocessing import Process
import time def test():
while True:
print('---test---')
time.sleep(1) p = Process(target=test)
p.start() # 让这个子进程开始执行test函数里的代码，函数里的代码执行完后，进程也就结束了 #主进程
while True:
print('---main---')
time.sleep(1)
对上面的代码做了一些改进，只有等到子进程执行完，主进程才会结束
from multiprocessing import Process
import time def test():
for i in range(5):
print('---test---')
time.sleep(1) p = Process(target=test)
p.start() # 让这个进程开始执行test函数里的代码，函数里的代码执行完后，进程也就结束了
join
from multiprocessing import Process
import time
import random def test():
for i in range(random.randint(1,5)):
print('---%d---'%i)
time.sleep(1) p = Process(target=test)
p.start() # 让这个进程开始执行test函数里的代码，函数里的代码执行完后，进程也就结束了
p.join(2)#阻塞，等多少秒
print('---main---')
process子类
创建新的进程还能够使用类的方式，可以自定义一个类，继承process类，每次实例化这个类的时候，就等于实例化这个进程对象
进程池，缓冲数据用
没有因为进程数少于任务数而阻塞，创建进程池是3表示最多3个同时干活，不用销毁进程节省了时间
from multiprocessing import Pool
import os
import time def worker(num):
for i in range(5):
print('---pid=%d---num=%d' % (os.getpid(), num))
time.sleep(1) #3表示进程池中最多有3个进程一起执行
pool = Pool(3)
for i in range(10):
print('---%d---' % i)
#向进程池中添加任务
#注意：如果添加的任务数量超过了进程池中进程的个数的话，那么不会导致添加不进去
# 添加到进程池中的任务，如果还没有被执行的话，那么此时，它们会等待进程池中的进程完成一个任务之后，
# 会自动去掉用刚刚的那个进程，完成当前的新任务
pool.apply_async(worker, (i,)) pool.close()#关闭进程池，相当于不能再添加新任务了
pool.join()#主进程创建/添加任务后，主进程默认不会等待进程池中的任务执行完后才结束，
# 而是当主进程的任务做完之后，立马结束，如果这个地方没有join,会导致进程池中的任务不会执行