1.单核CPU实现“多任务”：（注意：这里的多任务假的，是轮训执行多个任务一段时间）
1）时间片轮转
2）优先级调度算法
**2.并行：**真的多任务执行（CPU核数>=任务数）；即在某个时刻点上，有多个程序同时运行在多个CPU上
**3.并发：**假的多任务执行（CPU核数<任务数）；即一段时间内，有多个程序在同一个CPU上运行
4.多线程执行的顺序不确定
5.没运行的程序是程序，运行的程序就是进程
6.进程/线程：
1）子进程把主进程所有的资源复制一份，子进程拥有主进程的所有资源，代码是共享的
2）进程耗费的资源大，线程占用的资源少
3）代码—》进程—》主线程—》多个子线程
4）进程是系统资源分配的单位，线程是系统调度的单位
5）一般进程不能共享
6）通过进程之间的通信实现共享（通过socket，文件，队列Queue实现）
a.队列实现：
创建多个子进程，将队列的引用（即变量）当做实参进行传递到进程里面
7）进程池Pool
a.先创建一部分进程，来了大量任务>进程数，通过排队调度实现重复利用
b.如果定义的最大进程池数大于创建进程数，不会出现阻塞，但是只是开启最大进程池的数量，剩余的进程处于等待调度，主进程可以先结束，进程池后结束，可以通过po.join()阻塞等待进程池中的子进程执行完后主进程执行完，图例：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : 多进程--实现文件夹拷贝.py
import os
import multiprocessing
def copy_file(q,file_name,old_folder_name,new_folder_name):
"""完成文件的复制"""
# print("=====>模拟copy文件：从%s---->到%s 文件名：%s" % (old_folder_name,new_folder_name,file_name))
old_f = open(old_folder_name + "/" + file_name,"rb")
content = old_f.read()
old_f.close()
new_f = open(new_folder_name + "/" + file_name,"wb")
new_f.write(content)
new_f.close()
# 如果拷贝完了文件，那么就想队列中写入一个消息，表示已经完成
q.put(file_name)
def main():
# 1.获取用户要copy的文件夹的名字
old_folder_name = input("请输入要copy的文件夹的名字：")
# 2.创建一个新的文件夹
try:
new_folder_name = input("请输入要copy的文件夹的名字：")
os.mkdir(new_folder_name)
except Exception as e:
pass
# 3.获取文件的所有的待copy的文件名字 listdir()
file_names = os.listdir(old_folder_name)
# print(file_names)
# 4.创建进程池
po = multiprocessing.Pool(5)
# 5.创建一个队列
q = multiprocessing.Manager().Queue()
# 6.向进程池中添加copy文件的任务
for file_name in file_names:
po.apply_async(copy_file,args=(q,file_name,old_folder_name,new_folder_name))
po.close()
# po.join()
all_file_num = len(file_names) # 获取所以文件的个数
copy_ok_num = 0
while True:
file_name = q.get()
# print("已完成%s" % file_name)
copy_ok_num += 1
print("\r拷贝的进度为：%.2f %%" % (copy_ok_num*100/all_file_num),end='')
if copy_ok_num >= all_file_num:
break
print()
if __name__ == "__main__":
main()
7.多任务–协程
a.迭代器：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : 迭代器-demo2.py
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import time
from collections import Iterable
from collections import Iterator
class Classmate(object):
def __init__(self):
self.names = list()
self.current_num = 0
def add(self,name):
self.names.append(name)
def __iter__(self):
"""如果想要一个对象称为一个可以迭代的对象，即可以使用for,那么必须实现__iter__方法"""
return self
def __next__(self):
if self.current_num < len(self.names):
ret = self.names[self.current_num]
self.current_num += 1
return ret
else:
raise StopIteration
if __name__ == '__main__':
classmate = Classmate()
classmate.add('老王')
classmate.add('王二')
classmate.add('张三')
# print("判断classmate是否是可以迭代的对象：",isinstance(classmate,Iterable))
# classmate_iterator = iter(classmate)
# print("判断classmate_iterator是否是迭代器：",isinstance(classmate_iterator,Iterator))
# print(next(classmate_iterator))
for item in classmate:
print(item)
time.sleep(1)
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : 迭代器--斐波那契数列.py
class Fibonacci(object):
def __init__(self,all_num):
self.all_num = all_num
self.current_num = 0
self.a = 0
self.b = 1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.current_num < self.all_num:
ret = self.a
self.a,self.b = self.b,self.a+self.b
self.current_num += 1
return ret
else:
raise StopIteration
if __name__ == "__main__":
fibo = Fibonacci(10)
for num in fibo:
print(num)
b.生成器==特殊的迭代器
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : 迭代器--斐波那契数列.py
def create_num(all_num):
# a = 0
# b = 1
a, b = 0, 1
current_num = 0
while current_num < all_num:
yield a
a, b = b, a+b
current_num += 1
if __name__ == "__main__":
# 如果在调用create_num的时候，发现这个函数有yield，那么此时，不是调用函数，而是创建一个生成器对象
obj = create_num(10)
for num in obj:
print(num)
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : 迭代器--斐波那契数列--研究.py
def create_num(all_num):
# a = 0
# b = 1
a, b = 0, 1
current_num = 0
while current_num < all_num:
yield a
a, b = b, a+b
current_num += 1
if __name__ == "__main__":
obj = create_num(50)
# 如果在调用create_num的时候，发现这个函数有yield，那么此时，不是调用函数，而是创建一个生成器对象
while True:
try:
ret = next(obj)
print(ret)
except Exception as ret:
break
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : 迭代器--斐波那契数列--研究.py
'''
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'''
def create_num(all_num):
# a = 0
# b = 1
a, b = 0, 1
current_num = 0
while current_num < all_num:
ret = yield a
print(">>>>ret>>>>",ret)
a, b = b, a+b
current_num += 1
if __name__ == "__main__":
obj = create_num(10)
# 如果在调用create_num的时候，发现这个函数有yield，那么此时，不是调用函数，而是创建一个生成器对象
ret = next(obj)
print(ret)
ret = obj.send("hahahaha")
print(ret)
协程：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : 多任务yield-demo1.py
import time
def task_1():
while True:
print('-----1-----')
time.sleep(0.1)
yield
def task_2():
while True:
print('-----2-----')
time.sleep(0.1)
yield
def main():
t1 = task_1()
t2 = task_2()
while True:
next(t1)
next(t2)
if __name__ == "__main__":
main()
简单总结：
1.进程是资源分配的单位
2.线程是操作系统调度的单位
3.进程切换需要的资源很大，效率最低
4.线程切换需要的资源一般，效率一般（当然了在不考虑GIL的情况下）
5.协程切换任务资源很小，效率高
6.多进程、多线程根据CPU核数不一样可能是并行的，但是协程是在一个线程中，所以是并发
