一、必備知識回顧
計算機又叫電腦，即通電的大腦，發明計算機是為了讓他通電之后能夠像人一樣去工作，并且它比人的工作效率更高，因為可以24小時不間斷

計算機五大組成部分

• 控制器
• 運算器
• 存儲器
• 輸入設備
• 輸出設備
  

計算機的核心真正干活的是CPU(控制器+運算器=中央處理器)

程序要想被計算機運行，它的代碼必須要先由硬盤讀到內存，之后cpu取指再執行


并發

• 看起來像同時運行的就可以稱之為并發

并行

• 真正意義上的同時執行

ps:

• 并行肯定算并發
• 單核的計算機肯定不能實現并行，但是可以實現并發！！！

補充：我們直接假設單核就是一個核，干活的就一個人，不要考慮cpu里面的內核數

多道技術圖解

• 節省多個程序運行的總耗時
  

多道技術重點知識

空間上的復用與時間上的復用

• 空間上的復用
  多個程序公用一套計算機硬件
• 時間上的復用
  例子:洗衣服30s，做飯50s，燒水30s
  單道需要110s，多道只需要任務做長的那一個 切換節省時間
  例子:邊吃飯邊玩游戲 保存狀態

切換+保存狀態

切換(CPU)分為兩種情況

• 1.當一個程序遇到IO操作的時候，操作系統會剝奪該程序的CPU執行權限 作用:提高了CPU的利用率 并且也不影響程序的執行效率
• 2.當一個程序長時間占用CPU的時候，操作吸引也會剝奪該程序的CPU執行權限 弊端:降低了程序的執行效率(原本時間+切換時間)

程序與進程的區別

• 程序就是一堆躺在硬盤上的代碼，是“死”的
• 進程則表示程序正在執行的過程，是“活”的

進程調度

先來先服務調度算法

• 對長作業有利，對短作業無益

短作業優先調度算法

• 對短作業有利，多長作業無益

時間片輪轉法+多級反饋隊列

進程運行的三狀態圖
![在這里插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200422201232577.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dnMTQ3NDc0MjE0MTc=,size_16,color_FFFFFF,t_70

二 同步和異步

描述的是任務的提交方式

• 同步:任務提交之后，原地等待任務的返回結果，等待的過程中不做任何事(干等) 程序層面上表現出來的感覺就是卡住了
• 異步:任務提交之后，不原地等待任務的返回結果，直接去做其他事情
  我提交的任務結果如何獲取？任務的返回結果會有一個異步回調機制自動處理

三 阻塞非阻塞

描述的程序的運行狀態

• 阻塞:阻塞態
• 非阻塞:就緒態、運行態

理想狀態:我們應該讓我們的寫的代碼永遠處于就緒態和運行態之間切換
上述概念的組合:最高效的一種組合就是異步非阻塞

四 開啟進程的兩種方式

定心丸:代碼開啟進程和線程的方式，代碼書寫基本是一樣的，你學會了如何開啟進程就學會了如何開啟線程
第一種

from multiprocessing import Process
import time


def task(name):
    print('%s is running'%name)
    time.sleep(3)
    print('%s is over'%name)


if __name__ == '__main__':
    # 1 創建一個對象
    p = Process(target=task, args=('jason',))
    # 容器類型哪怕里面只有1個元素 建議要用逗號隔開
    # 2 開啟進程
    p.start()  # 告訴操作系統幫你創建一個進程  異步
    print('主')

第二種方式 類的繼承

from multiprocessing import Process
import time


class MyProcess(Process):
    def run(self):
        print('hello bf girl')
        time.sleep(1)
        print('get out!')


if __name__ == '__main__':
    p = MyProcess()
    p.start()
    print('主')

總結

• 創建進程就是在內存中申請一塊內存空間將需要運行的代碼丟進去
• 一個進程對應在內存中就是一塊獨立的內存空間
• 多個進程對應在內存中就是多塊獨立的內存空間
• 進程與進程之間數據默認情況下是無法直接交互,如果想交互可以借助于第三方工具、模塊

五 join方法

join是讓主進程等待子進程代碼運行結束之后，再繼續運行。不影響其他子進程的執行

from multiprocessing import Process
import time


def task(name, n):
    print('%s is running'%name)
    time.sleep(n)
    print('%s is over'%name)


if __name__ == '__main__':
    # p1 = Process(target=task, args=('jason', 1))
    # p2 = Process(target=task, args=('egon', 2))
    # p3 = Process(target=task, args=('tank', 3))
    # start_time = time.time()
    # p1.start()
    # p2.start()
    # p3.start()  # 僅僅是告訴操作系統要創建進程
    # # time.sleep(50000000000000000000)
    # # p.join()  # 主進程等待子進程p運行結束之后再繼續往后執行
    # p1.join()
    # p2.join()
    # p3.join()
    start_time = time.time()
    p_list = []
    for i in range(1, 4):
        p = Process(target=task, args=('子進程%s'%i, i))
        p.start()
        p_list.append(p)
    for p in p_list:
        p.join()
    print('主', time.time() - start_time)

進程之間數據相互隔離

from multiprocessing import Process


money = 100


def task():
    global money  # 局部修改全局
    money = 666
    print('子',money)


if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=task)
    p.start()
    p.join()
    print(money)