python学习第12天笔记

1 并发编程

1.1 概念

1.1.1 并发编程

同步执行多个任务

注：对于单核CPU，并不能实现真正意义的并发编程

1.2 进程

一个程序的运行实例

每个进程有自己的地址空间、内存、数据栈及辅助数据

1.3 线程

同一进程内，可被并行激活的控制流

共享相同的上下文（空间地址、数据结构）

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特点：便于信息的共享和通信

线程执行顺序的差异可能导致不同的结果

1.4 python全局解释器（GIL）

特点：代码由虚拟机（解释器主循环）控制

主循环同时只能有一个控制线程执行

解释器特性而非python语言特性

注：对于数据密集型，可以采用C等语言处理，或采用多进程，而对于I/O密集密集型，则不需要

2 多线程

2.1 _thread模块

2.1.1 特点

没有控制进程结束机制

只有一个同步原语

注：下划线开头代表这个模块已经不推荐使用

2.1.2 语法

import _thread

_thread.start_new_thread(function,args,**kwargs=none)

其中function为线程要执行的函数，args为函数的参数，参数需要以元组的格式写

2.2 .threading模块

2.2.1 构造线程

threading.thread(target=函数,agrs=参数)

注：还有一个办法是自定义thread派生类，重写其中的run方法

2.2.2 线程中的方法

.start() 启动线程

.join() 要求主线程等待

.name 线程名称

2.2.3 获取当前线程

threading.current_thread() 获取当前线程

2.2.4 同步原语：锁

锁名=Threading.Lock() 定义

锁名.require() 获得

锁名.release() 释放

注：支持上下文操作，with 锁名：

3 队列

3.1 模块

queue模块，分为Queue（先进先出），LifoQueue（后进先出），PriorityQueue（优先队列）等

3.2 Queue队列

构造实例：queue.Queue()

放入数据项：.put(item,block=True,timeout=none)

拿出数据项：.get(block=True,timeout=none)

声明当前队列任务处理完毕：.task_done()

队列所有项处理完毕前阻塞队列：.join()

4 multiprocessing模块

4.1 说明

在python中由于有全局解释器锁的存在，主程序上面只能有一个进程存在。对于I/O处理而言，会实时释放解释器锁，所以适合用python来做处理，而对于数据密集型，则可能需要使用低级语言来进行处理，如果是在python中，则用multiprocessing模块来处理，充分利用多核多CPU的能力。

4.2 引用

import multiprocessing

4.3 方法

与threading极为相似，主要方法包括：

multiprocessing.Process(target=函数,agrs=参数) 构造进程

进程名.start() 启动进程

进程名.join() 要求主进程等待

.name 获取进程名

multiprocessing.current_process() 获取当前进程

5 concurrent.futures模块

5.1 解释

这个模块相当于将多线程操作和多进程操作进行了集中统一，导入这个模块后，多线程和多进程都可以去使用。

5.2 concurrent.futures中使用多线程或多进程

import concurrent.futures

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=数量) as executor:

    executor.submit(函数名，参数)

注意：与多进程或多线程中定义不同，这里不需要填写target和args

6 装饰器

6.1 特点

更明确的语法

更好的代码一致性

更好的代码维护

注：分为函数定义装饰器和类定义装饰器

6.2 对于给出的变量，需要根据情况来执行不同的函数，这时候可以使用if嵌套，或字典表来实施，推荐使用委托的方式

6.3 函数定义装饰器

原函数：

def greeting(name):

    print(name)

现在对函数输入希望做一些修改，加上hello

def pre_add(fun):

    def ccc(*args,**kwargs):

        return ‘hello ’+fun(*args,**kwargs)

    return ccc

在原函数前增加@pre_add字段后，则调用greeting函数时，会输出hello name的结果

6.4 类定义装饰器

原函数：

def greeting(name):

    print(name)

现在对函数输入希望做一些修改，加上hello

class pp():

    def __init__(self,func):

        self.func=func

    def __call__(self,*agrs,**kwargs):

        return ‘hello ’+self.func(*args,**kwagrs)

在原函数前增加@pp字段后，则调用greeting函数时，会输出hello name的结果

注：函数装饰器和类装饰器使用中，推荐使用函数装饰器，因为函数装饰器对于装饰普通函数及类中的方法都可以用，而类装饰器对于类中方法的装饰比较麻烦。

6.5 参数化装饰器

在函数装饰器外在嵌套一个函数，用来输入参数。

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