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())
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