进程实现多任务(进程概念、单进程、多进程执行多任务)
1.python基础之注释2.python语言学习路线(基础)3.python源码结构4.python发展史及python应用场景5.变量6.bug及debug7.常见数据类型及其转换8.字符串格式化9.转义符10.字符串在货币、日期、精度的处理11.字符编解码12.字符编解码及其相互转换13.内置函数-help-帮助文档14.内置函数print-输出15.内置函数input16.运算符17.int的缓存策略(特别容易混)18.判断语句19.random模块20.判断语句+ random的应用-剪刀石头布游戏21.三元运算符(if else的简写)22.循环语句-while23.循环语句-while-练习题24.循环语句for循环25.循环语句 + else26.字符串类str27.正则在字符串中的简单应用28.列表(List)29.列表list的sort方法的坑30.列表综合应用-8个教室随机分配到3个教室31.元组32.自动组包 & 自动解包33.字典34.集合35.公共操作36.公共操作-推导式(集合、列表、字典)37.函数定义、调用、闭包38.拆包和交换变量值39.函数的变量作用域、返回值、参数40.函数递归41.匿名函数(lambda表达式)0142.内置函数abs43.内置函数round44.内置函数abs0245.高阶函数46.内置高阶函数map47.内置高阶函数reduce48.内置函数reduce49.学生管理系统-函数&循环&运算符综合练习50.文件操作之语法51.文件操作2-最佳实践52.文件操作之seek53.文件及文件夹操作54.面向对象基本概念55.面向对象之类、对象的定义56.添加和获取对象属性57.面向对象之魔法方法58.魔法函数 __repr__() 和 __str__()的区别59.魔法方法__len__60.魔法方法之__getitem__(self, key)、__setitem__(self, key, value) 和 __delitem__(self, key) 61.魔法方法之__iter__(self) && __next__(self)62.TypeError: iter() returned non-iterator of type 'MyIterable'63.魔法方法之__contains__()64.魔法方法之__call__65.魔法方法之__getattr__(), __setattr__(), 和 __delattr__66.__eq__(), __lt__(), 和 __gt__() 67.案例:烤地瓜68.案例:给房子置办家具69.继承70.继承之子类复用父类的属性、方法71.继承的分类72.MRO73.继承之子类重写父类同名属性和方法74.⼦类调⽤⽗类的同名⽅法和属性75.私有属性&&方法的定义&访问限制76.setter&getter方法访问私有属性77.__mro__属性78.python 面向对象3大特征详解79. 类属性和实例属性80.类属性和实例属性最佳实践81.类方法82.静态方法83.异常基础84.多组异常处理基础85.多组异常处理86.使用Python内置的错误信息87.捕获所有异常88.手动抛异常(raise)89.try-except-else-finally90.断言assert在异常中应用91.自定义异常类92.模块93.常见的5种模块导入94.模块的定位顺序95.__all__变量限制、明确导入范围96.包97.时间模块datetime98.多任务编程之并发、并行概念
99.进程实现多任务(进程概念、单进程、多进程执行多任务)
在Python程序中,想要实现多任务可以使⽤进程来完成,进程是实现多任务的⼀种⽅式。属于CPU密集型的任务。
进程的概念
进程(Process)是资源分配的最小单位,它是操作系统进行资源分配和调度运行的基本单位
⼀个正在运⾏的程序或者软件至少有⼀个进程,也就是说每启动⼀个进程,操作系统都会给其分配⼀定的运⾏资源(比如内存资源)保证进程的运⾏。
⽐如:现实⽣活中的公司可以理解成是⼀个进程,公司提供办公资源(电 脑、办公桌椅等),真正⼲活的是员⼯,员⼯可以理解成线程。
注意:
⼀个程序运⾏后⾄少有⼀个进程,⼀个进程默认至少有⼀个线程(主线程),进程⾥⾯可 以创建多个线程,线程是依附在进程⾥⾯的,没有进程就没有线程。
进程的作用
充分利用cpu资源,让多个任务(小于等于cpu个数)并行运行,从而提高运行效率。
进程适合cpu密集型的任务。
单进程运行
def work_a(): print("任务A,玩命工作") def work_b(): print("任务B,玩命工作") ''' 按照代码的执行顺序 , work_a函数执行完毕后才能执行work_b函数 如果可以让work_a和work_b同时并发运行 , 显然执行效率会大大提升 ''' work_a() work_b()
一个任务一个任务的按顺序执行,效率低,执行时间长。适合任务之间有依赖顺序的场景。
多进程执行任务
充分利用cpu(核心)资源,并发执行任务
1 # 1. 导入多进程模块 2 import multiprocessing 3 4 5 def work_a(): 6 print("任务A,玩命工作") 7 8 9 def work_b(): 10 print("任务B,玩命工作") 11 12 13 if __name__ == '__main__': # 多进程,一定不用少了此句,此句用于保护主程序代码 14 # 2. 创建子进程 15 work_a_process = multiprocessing.Process(target=work_a()) 16 work_b_process = multiprocessing.Process(target=work_b()) 17 18 # 3. 启动进程 19 work_a_process.start() 20 work_b_process.start()
上例:有3个进程:主进程、2个子进程。因为任务只有2个,也可以创建1个子进程。
单进程与多进程对比
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执行方式:
- 单进程:程序在一个进程中顺序执行,按照代码的先后顺序逐步执行。
- 多进程:程序在多个进程中同时执行,每个进程拥有独立的内存空间,可以并行执行。
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资源利用:
- 单进程:只能充分利用单个 CPU 核心,无法实现真正的并行计算。
- 多进程:可以利用多个 CPU 核心进行并行计算,提高任务的处理速度和系统的响应能力。
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内存占用:
- 单进程:所有任务共享同一进程的内存空间,可能导致内存占用过高。
- 多进程:每个进程都拥有独立的内存空间,可以更好地控制内存占用。
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编程复杂度:
- 单进程:编写单进程程序相对简单,代码结构清晰,调试和排错也相对容易。
- 多进程:编写多进程程序较复杂,需要考虑进程间通信、数据同步等问题,代码会更加复杂,调试和排错也相对困难。
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适用场景:
- 单进程:适用于简单的任务,不需要并行计算的场景,或者需要确保程序稳定运行的场景。
- 多进程:适用于大规模数据处理、复杂计算、并行计算等需要充分利用多核心资源的场景。
总体来说,单进程适合简单的任务,而多进程适合需要并行计算和充分利用多核心资源的任务。选择使用哪种方式取决于具体的需求和应用场景。
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