# 操作系统的发展历程 # 主要的人机矛盾是什么 : CPU的使用率 # 输入\输出数据和CPU计算没有关系 # 操作系统是怎么进化的 # 传统的纸带输入 # 磁带的存储降低了输入输出数据占用的时间,提高了CPU的利用率 # 多道操作系统的出现 : 提高了CPU的利用率,单纯的切换会浪费时间 # 一台计算机上同时可以出现多个任务 # 能够将多个任务所使用的资源隔离开 # 当一个任务遇到输入输出工作的时候能够让另一个任务使用CPU去计算 # 分时操作系统 : 降低了cpu的利用率,提高了用户的体验 # 时间片轮转 # 实时操作系统 # 操作精密仪器或者设备 # 实时交易类 # 操作系统的作用 # 在具体的应用与所有的硬件之间起到了一个协调管理的作用 # 负责分配计算机中所有的资源 # 输入输出 Input/Output # 向内存输入 : read,recv,recvfrom,import,input # 从内存输出 : write,send,sendto,print # CPU的工作效率和输入输出的工作效率差 # 并发和并行 # 多个程序交替在同一个cpu上被计算 并发 # 多个程序同时在多个cpu上被计算 并行 # 阻塞/非阻塞 # 阻塞 CPU不工作 # 非阻塞 CPU一直在工作 # 异步和同步 # 异步 :发布一个任务,不等待这个任务的结果就继续执行我的任务 # 同步 :发布一个任务,等待获取这个任务的结果之后才继续执行我的任务 # 同步阻塞/同步非阻塞/异步阻塞/异步非阻塞 # 进程和程序 # 进程就是运行中的程序 # 每一个进程在计算机中都有一个唯一的进程id,pid process id # 进程 是计算机中资源分配的最小单位 # 三状态 : 就绪 运行 阻塞 # 线程 是计算机中能够被CPU调度的最小单位 # 是进程中的一个单位,它不能独立存在
使用Process类创建一个子进程 import os import time from multiprocessing import Process def func(a,b,c): time.sleep(1) print(a,b,c,os.getpid(),os.getppid()) # pid : processid ppid : parent process id # Process进程类 if __name__ == '__main__': # windows操作系统下开启子进程子进程中的代码是通过import这种方式被导入到子进程中的 print('主 :', os.getpid()) Process(target=func,args=(1,2,3)).start() # Process(target=func).start() # Process(target=func).start() 如何开启多个子进程
import os import time from multiprocessing import Process def func(a,b,c): time.sleep(1) print(a,b,c,os.getpid(),os.getppid()) if __name__ == '__main__': # Process(target=func,args=(1,2,3)).start() # Process(target=func,args=(2,3,4)).start() # Process(target=func,args=(3,4,5)).start() for i in range(1,4): Process(target=func, args=(i, i+1, i+2)).start()
join方法
import time import random from multiprocessing import Process def send_mail(name): time.sleep(random.uniform(1,3)) print('已经给%s发送邮件完毕'%name) if __name__ == '__main__': lst = ['alex','yuan','宝元','太白'] 阻塞等待一个子进程结束 p = Process(target=send_mail, args=('alex',)) p.start() p.join() # 阻塞,直到p对应的进程结束之后才结束阻塞 print('所有的信息都发送完毕了') p_l = [] for name in lst: p = Process(target=send_mail,args=(name,)) p.start() p_l.append(p) for p in p_l : p.join() print('所有的信息都发送完毕了') 守护进程
import time from multiprocessing import Process def func(): for i in range(20): time.sleep(0.5) print('in func') def func2(): print('start : func2') time.sleep(5) print('end : func2') if __name__ == '__main__': p = Process(target=func) p.daemon = True # 表示设置p为一个守护进程 p.start() p2 =Process(target=func2) p2.start() print('in main') time.sleep(3) print('finished') p2.join() # 主进程和子进程互不干扰 # 主进程执行完毕之后程序不会结束,会等待所有的子进程结束之后才结束 # 为什么主进程要等待子进程结束之后才结束? # 因为主进程要负责给子进程回收一些系统资源 # 守护进程 : # 是一个子进程,守护的是主进程 # 结束条件 : 主进程的代码结束,守护进程也结束 # 进程 # 主进程的代码结束,守护进程结束 # 主进程要回收守护进程(子进程)的资源 # 主进程等待其他所有子进程结束 # 主进程回收所有子进程的资源
面向对象的方式实现多进程
import os from multiprocessing import Process class MyProcess(Process): def run(self): # 希望在子进程中执行的代码就放在run方法中 print(os.getpid()) if __name__ == '__main__': for i in range(10): MyProcess().start() import os from multiprocessing import Process class MyProcess(Process): def __init__(self,a,b): super().__init__() self.a = a self.b = b def run(self): # 希望在子进程中执行的代码就放在run方法中 print(os.getpid(),self.a,self.b) self.func() if __name__ == '__main__': for i in range(10): MyProcess(1,2).start() # 通知操作系统开进程,执行run方法