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      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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