Python学习（十四） —— 并发编程
一、进程的概念
进程即正在执行的一个过程，进程是对正在运行的程序的一个抽象。
进程的概念起源于操作系统，是操作系统最核心的概念。操作系统的其它所有内容都是围绕进程的概念展开的。
#必备的理论基础 #一、操作系统的作用 #1.管理硬件，把复杂丑陋的硬件接口封装成良好的接口给用户使用 #2.进程的创建，调度管理都归操作系统管 #二、多道技术 #产生背景：针对单核下实现并发 #核心： #1.空间上的复用：（多个进程之间的内存空间是互相隔离的） #2.时间上的复用：复用cpu的时间 #强调：遇到io切，占用cpu时间过长也切，核心在于切之前将进程的状态保存下来，这样才能保证下次切换回来时，能基于上次切走的位置继续运行
进程与程序的区别：程序仅仅只是一堆代码而已，而进程指的是程序的运行过程。
进程：正在进行的一个过程或者说一个任务。而负责执行任务则是cpu。
并发与并行：
并发：是伪并行，即看起来是同时运行。单个cpu+多道技术就可以实现并发，（并行也属于并发）
并行：同时运行，只有具备多个cpu才能实现并行
多道技术概念回顾：内存中同时存入多道（多个）程序，cpu从一个进程快速切换到另外一个，使每个进程各自运行几十或几百毫秒，这样，虽然在某一个瞬间，一个cpu只能执行一个任务，但在1秒内，
cpu却可以运行多个进程，这就给人产生了并行的错觉，即伪并发，以此来区分多处理器操作系统的真正硬件并行（多个cpu共享同一个物理内存）
同步\异步and阻塞\非阻塞（重点）
同步：
#所谓同步，就是在发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不会返回。按照这个定义，其实绝大多数函数都是同步调用。但是一般而言，我们在说同步、异步的时候，特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务。 #举例： #1. multiprocessing.Pool下的apply #发起同步调用后，就在原地等着任务结束，根本不考虑任务是在计算还是在io阻塞，总之就是一股脑地等任务结束 #2. concurrent.futures.ProcessPoolExecutor().submit(func,).result() #3. concurrent.futures.ThreadPoolExecutor().submit(func,).result()
异步：
#异步的概念和同步相对。当一个异步功能调用发出后，调用者不能立刻得到结果。当该异步功能完成后，通过状态、通知或回调来通知调用者。如果异步功能用状态来通知，那么调用者就需要每隔一定时间检查一次，效率就很低（有些初学多线程编程的人， #总喜欢用一个循环去检查某个变量的值，这其实是一 种很严重的错误）。如果是使用通知的方式，效率则很高，因为异步功能几乎不需要做额外的操作。至于回调函数，其实和通知没太多区别。 #举例： #1. multiprocessing.Pool().apply_async() #发起异步调用后，并不会等待任务结束才返回，相反，会立即获取一个临时结果（并不是最终的结果，可能是封装好的一个对象）。 #2. concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(3).submit(func,) #3. concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(3).submit(func,)
阻塞：
#阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起（如遇到io操作）。函数只有在得到结果之后才会将阻塞的线程激活。有人也许会把阻塞调用和同步调用等同起来，实际上他是不同的。对于同步调用来说，很多时候当前线程还是激活的，只是从逻辑上当前函数没有返回而已。 #举例： #1. 同步调用：apply一个累计1亿次的任务，该调用会一直等待，直到任务返回结果为止，但并未阻塞住（即便是被抢走cpu的执行权限，那也是处于就绪态）; #2. 阻塞调用：当socket工作在阻塞模式的时候，如果没有数据的情况下调用recv函数，则当前线程就会被挂起，直到有数据为止。
非阻塞：
#非阻塞和阻塞的概念相对应，指在不能立刻得到结果之前也会立刻返回，同时该函数不会阻塞当前线程。
小结：
#1. 同步与异步针对的是函数/任务的调用方式：同步就是当一个进程发起一个函数（任务）调用的时候，一直等到函数（任务）完成，而进程继续处于激活状态。而异步情况下是当一个进程发起一个函数（任务）调用的时候，不会等函数返回，
而是继续往下执行当，函数返回的时候通过状态、通知、事件等方式通知进程任务完成。 #2. 阻塞与非阻塞针对的是进程或线程：阻塞是当请求不能满足的时候就将进程挂起，而非阻塞则不会阻塞当前进程。
二、multiprcessing模块介绍
python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。
multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。
multiprocessing模块的功能众多：支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
需要再次强调的一点是：与线程不同，进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限于该进程内。
创建进程的类：
# Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动） # 强调： # 1. 需要使用关键字的方式来指定参数 # 2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号
参数介绍：
# group参数未使用，值始终为None # target表示调用对象，即子进程要执行的任务 # args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',) # kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18} # name为子进程的名称
方法介绍：
# p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run() # p.run(): 进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法 # p.terminate(): 强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁 # p.is_alive(): 如果p仍然运行，返回True # p.join([timeout]): 主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程
属性介绍：
# p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置 # p.name:进程的名称 # p.pid：进程的pid # p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可) # p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）
