<sub id="fhvtr"></sub><sub id="fhvtr"></sub>

      <address id="fhvtr"></address>

              <sub id="fhvtr"></sub>

                day30总结

                回顾

                1.进程互斥锁
                让并发变成串行,牺牲了效率,保证数据安全.
                mutex = Lock()
                # 加锁
                ? mutex.acquire()
                # 释放锁
                ? mutex.release()

                2.队列:
                相当于在内存中开启了一个空间,可以存放一堆数据,这堆数据都得遵循"先进先出".
                管道(阻塞) + 锁
                q = Queue()
                # 添加数据
                ? q.put(1)
                # 若队列满了,会原地等待
                ? q.put(2)
                # 若队列满了,不会等待直接报错
                ? q.put_nowait(2)

                获取数据,遵循先进先出
                若队列中没数据,会原地等待
                q.get() # 1
                若队列中没数据,会直接报错
                q.get_nowait() # 1

                q.empty() # 判断队列是否为空
                q.full() # 判断队列是否满了

                3.IPC进程间通信
                通过队列让进程间实现通信.

                4.生产者与消费者
                生产者: 生产数据的
                消费者; 使用数据的

                目的: 解决供需不平衡问题.
                通过队列来实现,生产者消费者供需不平衡问题.

                5.线程
                1.什么是线程?
                进程: 资源单位
                线程: 执行单位

                注意: 只要开启一个进程就会有一个线程(主线程).
                主线程会在进程结束时,一并销毁.

                2.为什么要使用线程?
                节省内存资源

                开启进程:
                1) 开辟一个新的内存空间
                2) 会自带一个主线程

                开启线程:
                1) 一个进程内可以开启多个线程
                2) 开启线程的资源远小于进程

                创建线程的两种方式
                一:
                from threading import Thread
                def task():
                pass

                t = Thread(target=task) # 异步提交任务,开启线程
                t.start()
                t.join() # 主线程等待子线程结束之后再结束.

                二:
                class MyThread(Thread):
                def run(self):
                执行任务
                ? pass

                t = MyThread()
                t.start()
                t.join()

                6.线程对象的属性
                current_thread().name # 获取当前线程对象的名字
                # 返回一个列表,列表中包含当前执行的所有线程对象
                print(enumerate())
                # 获取当前执行线程的个数
                print(activeCount())
                is_alive() # 判断线程是否存活

                7.线程互斥锁
                from threading import Lock()
                mutex = Lock()
                mutex.acquire()
                t1
                mutex.release()

                TCP服务端实现并发

                '''
                服务端的工作:
                    1.接收客户端的请求
                    2.24小时不间断提供服务
                    3.实现并发
                
                '''
                
                import socket
                import time
                from threading import Thread
                
                server = socket.socket()
                
                server.bind(
                    ('127.0.0.1', 9527)
                )
                
                server.listen(5)
                print('启动服务端...')
                
                
                # 线程任务,执行接收客户端消息与发送消息给客户端
                def working(conn):
                    while True:
                        try:
                            data = conn.recv(1024)
                            if len(data) == 0:
                                break
                            print(data)
                            time.sleep(1)
                            conn.send(data.upper())
                        except Exception as e:
                            print(e)
                            break
                
                    conn.close()
                
                
                while True:
                    conn, addr = server.accept()
                    print(addr)
                    t = Thread(target=working, args=(conn, ))
                    t.start()xxxxxxxxxx?'''服务端的工作: ?  1.接收客户端的请求 ?  2.24小时不间断提供服务 ?  3.实现并发'''import socketimport timefrom threading import Threadserver = socket.socket()server.bind( ?  ('127.0.0.1', 9527))server.listen(5)print('启动服务端...')# 线程任务,执行接收客户端消息与发送消息给客户端def working(conn): ?  while True: ? ? ?  try: ? ? ? ? ?  data = conn.recv(1024) ? ? ? ? ?  if len(data) == 0: ? ? ? ? ? ? ?  break ? ? ? ? ?  print(data) ? ? ? ? ?  time.sleep(1) ? ? ? ? ?  conn.send(data.upper()) ? ? ?  except Exception as e: ? ? ? ? ?  print(e) ? ? ? ? ?  break ?  conn.close()while True: ?  conn, addr = server.accept() ?  print(addr) ?  t = Thread(target=working, args=(conn, )) ?  t.start()'''服务端的工作: ?  1.接收客户端的请求 ?  2.24小时不间断提供服务 ?  3.实现并发'''import socketimport timefrom threading import Threadserver = socket.socket()server.bind( ?  ('127.0.0.1', 9527))server.listen(5)print('启动服务端...')# 线程任务,执行接收客户端消息与发送消息给客户端def working(conn): ?  while True: ? ? ?  try: ? ? ? ? ?  data = conn.recv(1024) ? ? ? ? ?  if len(data) == 0: ? ? ? ? ? ? ?  break ? ? ? ? ?  print(data) ? ? ? ? ?  time.sleep(1) ? ? ? ? ?  conn.send(data.upper()) ? ? ?  except Exception as e: ? ? ? ? ?  print(e) ? ? ? ? ?  break ?  conn.close()while True: ?  conn, addr = server.accept() ?  print(addr) ?  t = Thread(target=working, args=(conn, )) ?  t.start()
                import socket
                import time
                
                client = socket.socket()
                
                client.connect(
                    ('127.0.0.1', 9527)
                )
                
                print('启动客户端...')
                while True:
                    client.send(b'hello')
                    data = client.recv(1024)
                    print(data)
                    time.sleep(1)

                GIL全局解释器锁

                '''
                In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple
                native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly
                because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL
                exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)
                
                在CPython中,全局解释器锁(GIL)是一个防止多个锁的互斥锁
                本机线程从执行Python字节码一次。这把锁主要是必须的
                因为CPython的内存管理不是线程安全的。(然而,自从GIL
                存在时,其他功能已逐渐依赖于它所实施的保证。)
                
                '''
                
                '''
                python解释器:
                    1.Cpython
                        C
                        
                    2.Jpython
                        java
                        
                    3.Ppython
                        Python
                
                
                GIL全局解释器锁:
                    基于Cpython来研究全局解释器锁.
                    
                    1.GIL本质上是一个互斥锁.
                    2.GIL的为了阻止同一个进程内多个线程同时执行(并行)
                        - 单个进程下的多个线程无法实现并行,但能实现并发
                    
                    3.这把锁主要是因为CPython的内存管理不是 "线程安全" 的.
                        - 内存管理
                            - 垃圾回收机制
                            
                    GIL的存在就是为了保证线程安全的.
                    
                    注意: 多个线程过来执行,一旦遇到IO操作,就会立马释放GIL解释器锁,交给下一个先进来的线程.
                    
                '''
                
                import time
                from threading import Thread, current_thread
                
                number = 100
                
                
                def task():
                    global number
                    number2 = number
                    # time.sleep(1)
                    number = number2 - 1
                    print(number, current_thread().name)
                
                
                for line in range(100):
                    t = Thread(target=task)
                    t.start()

                验证多线程的作用

                '''
                多线程的作用:
                    站在两个角度去看问题:
                
                    - 四个任务, 计算密集型, 每个任务需要10s:
                        单核:
                            - 开启进程
                                消耗资源过大
                                - 4个进程: 40s
                
                            - 开启线程
                                消耗资源远小于进程
                                - 4个线程: 40s
                
                        多核:
                            - 开启进程
                                并行执行,效率比较高
                                - 4个进程: 10s
                
                            - 开启线程
                                并发执行,执行效率低.
                                - 4个线程: 40s
                
                
                
                    - 四个任务, IO密集型, 每个任务需要10s:
                        单核:
                            - 开启进程
                                消耗资源过大
                                - 4个进程: 40s
                
                            - 开启线程
                                消耗资源远小于进程
                                - 4个线程: 40s
                
                        多核:
                            - 开启进程
                                并行执行,效率小于多线程,因为遇到IO会立马切换CPU的执行权限
                                - 4个进程: 40s  +  开启进程消耗的额外时间
                
                            - 开启线程
                                并发执行,执行效率高于多进程
                
                                - 4个线程: 40s
                '''
                from threading import Thread
                from multiprocessing import Process
                import os
                import time
                
                
                # 计算密集型
                def work1():
                    number = 0
                    for line in range(100000000):
                        number += 1
                
                
                # IO密集型
                def work2():
                    time.sleep(1)
                
                
                if __name__ == '__main__':
                
                    # 测试计算密集型
                    # print(os.cpu_count())  # 6
                    # # 开始时间
                    # start_time = time.time()
                    # list1 = []
                    # for line in range(6):
                    #     p = Process(target=work1)  # 程序执行时间5.300818920135498
                    #     # p = Thread(target=work1)  # 程序执行时间24.000795602798462
                    #
                    #     list1.append(p)
                    #     p.start()
                
                    # IO密集型
                    print(os.cpu_count())  # 6
                    # 开始时间
                    start_time = time.time()
                    list1 = []
                    for line in range(40):
                        # p = Process(target=work2)  # 程序执行时间4.445072174072266
                        p = Thread(target=work2)  # 程序执行时间1.009237289428711
                
                        list1.append(p)
                        p.start()
                
                    for p in list1:
                        p.join()
                    end_time = time.time()
                
                    print(f'程序执行时间{end_time - start_time}')
                
                
                
                
                '''
                在计算密集型的情况下:
                    使用多进程
                    
                在IO密集型的情况下:
                    使用多线程
                    
                高效执行多个进程,内多个IO密集型的程序:
                    使用 多进程 + 多线程
                '''

                死锁现象

                '''
                死锁现象(了解):
                
                '''
                from threading import Lock, Thread, current_thread
                import time
                
                mutex_a = Lock()
                mutex_b = Lock()
                #
                # print(id(mutex_a))
                # print(id(mutex_b))
                
                
                class MyThread(Thread):
                
                    # 线程执行任务
                    def run(self):
                        self.func1()
                        self.func2()
                
                    def func1(self):
                        mutex_a.acquire()
                        # print(f'用户{current_thread().name}抢到锁a')
                        print(f'用户{self.name}抢到锁a')
                        mutex_b.acquire()
                        print(f'用户{self.name}抢到锁b')
                        mutex_b.release()
                        print(f'用户{self.name}释放锁b')
                        mutex_a.release()
                        print(f'用户{self.name}释放锁a')
                
                    def func2(self):
                        mutex_b.acquire()
                        print(f'用户{self.name}抢到锁b')
                        # IO操作
                        time.sleep(1)
                
                        mutex_a.acquire()
                        print(f'用户{self.name}抢到锁a')
                        mutex_a.release()
                        print(f'用户{self.name}释放锁a')
                        mutex_b.release()
                        print(f'用户{self.name}释放锁b')
                
                
                for line in range(10):
                    t = MyThread()
                    t.start()
                
                
                '''
                注意:
                    锁不能乱用.
                '''

                递归锁

                '''
                递归锁(了解):
                    用于解决死锁问题.
                
                RLock: 比喻成万能钥匙,可以提供给多个人去使用.
                    但是第一个使用的时候,会对该锁做一个引用计数.
                    只有引用计数为0, 才能真正释放让另一个人去使用
                '''
                
                from threading import RLock, Thread, Lock
                import time
                
                mutex_a = mutex_b = Lock()
                
                
                class MyThread(Thread):
                
                    # 线程执行任务
                    def run(self):
                        self.func1()
                        self.func2()
                
                    def func1(self):
                        mutex_a.acquire()
                        # print(f'用户{current_thread().name}抢到锁a')
                        print(f'用户{self.name}抢到锁a')
                        mutex_b.acquire()
                        print(f'用户{self.name}抢到锁b')
                        mutex_b.release()
                        print(f'用户{self.name}释放锁b')
                        mutex_a.release()
                        print(f'用户{self.name}释放锁a')
                
                    def func2(self):
                        mutex_b.acquire()
                        print(f'用户{self.name}抢到锁b')
                        # IO操作
                        time.sleep(1)
                        mutex_a.acquire()
                        print(f'用户{self.name}抢到锁a')
                        mutex_a.release()
                        print(f'用户{self.name}释放锁a')
                        mutex_b.release()
                        print(f'用户{self.name}释放锁b')
                
                
                for line in range(10):
                    t = MyThread()
                    t.start()

                信号量

                '''
                信号量(了解):
                
                    互斥锁: 比喻成一个家用马桶.
                        同一时间只能让一个人去使用
                
                    信号量: 比喻成公厕多个马桶.
                        同一时间可以让多个人去使用
                '''
                from threading import Semaphore, Lock
                from threading import current_thread
                from threading import Thread
                import time
                
                sm = Semaphore(5)  # 5个马桶
                mutex = Lock()  # 5个马桶
                
                
                def task():
                    # mutex.acquire()
                    sm.acquire()
                    print(f'{current_thread().name}执行任务')
                    time.sleep(1)
                    sm.release()
                    # mutex.release()
                
                
                for line in range(20):
                    t = Thread(target=task)
                    t.start()

                线程队列

                '''
                线程Q(了解级别1): 线程队列  面试会问: FIFO
                
                    - FIFO队列: 先进先出
                    - LIFO队列: 后进先出
                    - 优先级队列: 根据参数内,数字的大小进行分级,数字值越小,优先级越高
                '''
                import queue
                
                # 普通的线程队列: 先进先出
                # q = queue.Queue()
                # q.put(1)
                # q.put(2)
                # q.put(3)
                # print(q.get())  # 1
                
                
                # LIFO队列: 后进先出
                # q = queue.LifoQueue()
                # q.put(1)
                # q.put(2)
                # q.put(3)
                # print(q.get())  # 3
                
                
                # 优先级队列
                q = queue.PriorityQueue()  # 超级了解
                # 若参数中传的是元组,会以元组中第一个数字参数为准
                q.put(('a优', '先', '娃娃头', 4))  # a==97
                q.put(('a先', '优', '娃娃头', 3))  # a==98
                q.put(('a级', '级', '娃娃头', 2))  # a==99
                '''
                1.首先根据第一个参数判断ascii表的数值大小
                2.判断第个参数中的汉字顺序.
                3.再判断第二参数中数字--> 字符串数字 ---> 中文
                4.以此类推
                '''
                print(q.get())
                相关文章
                相关标签/搜索
                2020年香港开奖结果2018年香港六合马会开奖结果现场直播开奖历史资料记录在线查询网 二连浩特市| 武威市| 天全县| 南京市| 四会市| 怀集县| 中西区| 赤壁市| 泽库县| 嘉义市| 新闻| 内黄县| 丘北县| 平舆县| 徐州市| 隆德县| 米脂县| 莱阳市| 贺州市| 屏东市| 汝阳县| 沙湾县| 华阴市| 怀远县| 北票市| 蓝田县| 洱源县| 通渭县| 南康市| 克拉玛依市| 游戏| 大厂| 邮箱| 周至县| 北辰区| 普兰店市| 昌乐县| 杭州市| 灵山县| 行唐县| 栾城县| 彩票| 皮山县| 马边| 呈贡县| 亳州市| 康平县| 佛山市| 黔东| 旬邑县| 通渭县| 芒康县| 彭州市| 汉川市| 英德市| 正阳县| 婺源县| 凌源市| 湟源县| 邵阳县| 阜新市| 汕头市| 香格里拉县| 宁国市| 黑水县| 苗栗市| 紫云| 新昌县| 大宁县| 辽阳市| 赣榆县| 教育| 邢台县| 保康县| 呼和浩特市| 耿马| 贵州省| 手游| 西安市| 梅河口市| 广饶县| 黎川县| 肇庆市| 九龙坡区| 平邑县| 隆化县| 库车县| 安仁县| 新疆| 电白县| 尤溪县| 康定县| 勃利县| 天长市| 靖西县| 锦屏县| 鹿泉市| 嘉黎县| 天水市| 错那县| 攀枝花市| 曲沃县| 堆龙德庆县| 沅江市| 二手房| 雷波县| 巍山| 通渭县| 四平市| 林西县| 隆尧县| 沧州市| 天津市| 盐池县| 鄯善县| 息烽县| 东源县| 上饶市| 随州市| 鄂托克前旗| 贺兰县| 黎川县| 大渡口区| 黑水县| 天祝| 余干县| 吉首市| 东方市| 甘洛县| 阿克陶县| 日照市| 大安市| 五原县| 峨边| 沙田区| 惠水县| 科尔| 旬邑县| 开化县| 武隆县| 玛沁县| 乌审旗| 金秀| 防城港市| 招远市| 舒城县| 巴里| 阜平县| 合肥市| 和平县| 肃南| 高雄县| 泰和县| 民勤县| 平遥县| 临朐县| 高阳县| 社旗县| 上蔡县| 扬州市| 四子王旗| 斗六市| 田东县| 永丰县| 黔南| 文安县| 云阳县| 巴彦淖尔市| 海兴县| 葫芦岛市| 莆田市| 义马市| 日土县| 竹北市| 湟中县| 桐梓县| 美姑县| 咸阳市| 乌鲁木齐县| 湟源县| 太仆寺旗| 嘉黎县| 通山县| 宝清县| 重庆市| 通道| 柏乡县| 武邑县| 乌拉特前旗| 固镇县| 黄石市| 石棉县| 定结县| 同心县| 石阡县| 上栗县| 东城区| 临颍县| 石林| 梨树县| 武穴市| 称多县| 永定县| 耿马| 富平县| 曲松县| 盐池县| 炉霍县| 奉节县| 威远县| 蒙山县| 东阳市| 望都县| 乐山市| 松溪县| 深水埗区| 南通市| 扎囊县| 贵南县| 岳普湖县| 博白县| 海丰县| 天峨县| 巫山县| 织金县| 蓬安县| 德兴市| 德兴市| 固镇县| 梨树县| 桓仁| 肃南| 奉节县| 唐海县| 五原县| 惠来县| 门源| 周口市| 孙吴县| 永济市| 六枝特区| 类乌齐县| 黄山市| 容城县| 醴陵市| 上虞市| 靖州| 买车| 观塘区| 汤原县| 临清市| 廉江市| 荔波县| 府谷县| 新龙县| 合川市| 丽江市| 安岳县| 上林县| 许昌县| 宁城县| 故城县| 紫金县| 福安市| 马尔康县| 宜兰市| 兴安县| 新源县| 左云县| 赤峰市| 福建省| 柳河县| 库车县| 正阳县| 福鼎市| 鄂尔多斯市| 阿城市| 石河子市| 沂南县| 黔西县| 青河县| 武陟县| 宁晋县| 杭州市| 丹凤县| 安国市| 和顺县| 长乐市| 缙云县| 上虞市| 邢台市| 基隆市| 贵南县| 鄄城县| 巍山| 九台市| 科尔| 布尔津县| 东乡| 阿克陶县| 河西区| 全椒县| 天柱县| 会同县| 平和县| 嘉定区| 余姚市| 南京市| 天祝| 惠安县| 阿图什市| 汤原县| 营山县| 平定县| 景德镇市| 名山县| 长宁县| 天等县| 永川市| 屏山县| 海口市| 文登市| 铁岭市| 赞皇县| 吐鲁番市| 资溪县| 平塘县| 怀安县| 信阳市| 扎囊县| 阳曲县| 延吉市| 荔浦县| 绥江县| 绥芬河市| 高碑店市| 吉木萨尔县| 石林| 九龙县| 德格县| 马尔康县| 周宁县| 沙湾县| 云梦县| 屏东县| 淮滨县| 道孚县| 大城县| 通城县| 大英县| 普兰县| 钟山县| 彝良县| 茶陵县| 社旗县| 天水市| 体育| 榕江县| 石首市| 隆化县| 灌阳县| 图们市| 邯郸县| 咸丰县| 南华县| 宝山区| 团风县| 石城县| 哈尔滨市| 湘潭县| 信阳市| 方城县| 常熟市| 香河县| 阿图什市| 婺源县| 安平县| 丰都县| 垣曲县| 万盛区| 阿拉善盟| 新兴县| 鹤峰县| 田东县| 青海省| 疏勒县| 天全县| 汕头市| 五指山市| 恩平市| 南昌市| 清水河县| 泾川县| 齐河县| 博客| 松阳县| 苍梧县| 台北县| 南康市| 焦作市| 冷水江市| 全州县| 内黄县| 醴陵市| 汝城县| 上蔡县| 金山区| 阿荣旗| 塘沽区| 临沧市| 太湖县| 兴海县| 东乡县| 子洲县| 岱山县| 丹寨县| 星座| 西城区| 运城市| 朝阳区| 循化| 肥城市| 姜堰市| 高台县| 淄博市| 安新县| 合川市| 阿荣旗| 云浮市| 乌鲁木齐市| 巴中市| 绥德县| 满洲里市| 五河县| 阳西县| 海丰县| 玉溪市| 县级市| 雅江县| 西贡区| 边坝县| 始兴县| 休宁县| 平阳县| 昌黎县| 平南县| 莎车县| 南平市| 青浦区| 鹤峰县| 永川市| 同德县| 清镇市| 仁寿县| 永德县| 巴塘县| 井冈山市| 灌南县| 滁州市| 黑龙江省| 南郑县| 东平县| 育儿| 垦利县| 海原县| 临泉县| 商南县| 阿鲁科尔沁旗| 永仁县| 敦化市| 郴州市| 黑水县| 麟游县| 合川市| 岚皋县| 湘潭市| 绩溪县| 崇文区| 临武县| 宿迁市| 全州县| 银川市| 云和县| 乡城县| 安康市| 津南区| 富顺县| 湟中县| 彰化市| 保德县| 津南区| 台南县| 蓝田县| 营山县| 临沂市| 文水县| 泸水县| 牡丹江市| 大方县| 前郭尔| 佳木斯市| 广宁县| 红河县| 凉山| 昔阳县| 伊吾县| 麦盖提县| 阿瓦提县| 个旧市| 海阳市| 收藏| 南华县| 义马市| 龙泉市| 新疆| 河津市| 浏阳市| 昌宁县| 开鲁县| 新余市| 晋江市| 炉霍县| 镇坪县| 玛纳斯县| 迭部县| 贵定县| 南宁市| 弥渡县| 增城市| 绥芬河市| 西城区| 玉门市| 百色市| 东辽县| 富顺县| 唐海县| 汕头市| 甘谷县| 宁蒗| 涞源县| 依安县| 永嘉县| 分宜县| 浦城县| 滨州市| 三都| 托里县| 竹山县| 体育| 铜鼓县| 大渡口区| 吐鲁番市| 阿城市| 津市市| 华坪县| 喜德县| 道孚县| 宁陵县| 上饶县| 邹平县| 兰溪市| 大名县| 禄丰县| 遂川县| 泾川县| 桃江县| 锦州市| 阳新县| 三都| 溧阳市| 鲁甸县| 巴彦淖尔市| 息烽县| 陵川县| 漳浦县| 汝南县| 建始县| 无棣县| 哈尔滨市| 宁城县| 定边县| 江陵县| 石景山区| 宜良县| 长岭县| 宁南县| 徐汇区| 什邡市| 思南县| 罗平县| 九龙坡区| 广河县| 山阳县| 井陉县| 吴桥县| 大丰市| 偏关县| 井陉县| 曲松县| 石城县| 灵武市| 湖口县| 体育| 晋江市| 桑日县| 昭苏县| 鄂托克前旗| 中山市| 旺苍县| 呈贡县| 湾仔区| 高陵县| 合山市| 成都市| 乐陵市| http://m.hsptsw.fit http://m.xgdhur.fit http://rhpfhe.fit http://www.rtmfik.fit http://www.oldgpo.fit http://wap.rmszru.fit http://m.ngtmoc.fit http://wap.zazrjf.fit http://wap.nhumkz.fit http://bubmmj.fit http://m.ehhdqd.fit http://wap.tayrtw.fit http://m.scgtts.fit http://wap.vvuiap.fit http://m.ocmazf.fit http://wap.bm1961xeasurez.fit http://www.ttrhxs.fit http://vircis.fit