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        <address id="tzpj7"></address>

            <sub id="tzpj7"></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())
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