本文主要是介绍day29操作系统_ 应用程序 _ 并发_并行 _线程使用，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

day29

内容回顾

1. 网络基础

   • OSI 7层

   • 三次握手四次挥手

   • 其他网络知识

     • mac

     • ip

     • 子网掩码

     • 网关

     • DHCP服务（路由器）

     • 路由器

     • 交换机

     • 广播/单播

     • arp协议

     • DNS

   • 补充

     • 私有云/公有云

     • 租服务器/域名

2. socket

   • 服务端

     • 监听IP和端口

     • 等待客户端连接（阻塞）

     • 收（阻塞）

     • 发

   • 客户端

     • 连接服务端IP和端口（阻塞）

     • 收（阻塞）

     • 发

   • 黏包

3. socketserver

   • 多线程/多进程 + socket

   • 面向对象多继承

今日内容

1. 操作系统/应用程序

2. 操作中的“并发”

3. 其他语言线程、进程

4. python中线程和进程（GIL锁）

5. python线程编写+锁

6. 小爬虫

今日详细

1.操作系统/应用程序

• 硬件

  • 硬盘

  • cpu

  • 主板

  • 显卡

  • 内存

  • 电源

• 装系统（软件）

  • 系统就是一个由程序员写出来软件，该软件用于控制计算机的硬件，让它们之间进行相互配合。

• 安软件（安装应用程序）

  • qq

  • 百度云

  • pycharm

2.并发和并行

• 并发，伪，由于执行速度特别快，人感觉不到迟钝

• 并行，真，创建10个人同时操作。

3.线程，进程

• 单进程，单线程的应用程序

  • print(666)

• 到底什么是线程？什么是进程？

  • python之际没有，python中调用的操作系统的线程和进程。

• 单进程，多线程的应用程序

  • 代码

    import threading
    print("666")
    ​
    def func(arg):
        print(arg)
    t = threading.Thread(target=func)
    t.start()
    print("end")

• 一个应用程序（软件），可以有多个进程（默认）

• java

  • 线程：

    • 工作的最小单元

    • 共享进程中所有的资源

    • 每个线程可以分担一些任务，最终完成最后和结果。

  • 进程：

    • 独立开辟内存

    • 进程之间的数据隔离

• 总结

  1. 操作系统帮助开发操作硬件。

  2. 程序员写好代码在操作系统上运行（依赖解释器）

  3. python多线程情况下：

     • 计算密集型操作：效率低。（GIL锁）

     • IO操作：效率高

  4. python多进程的情况下：

     • 计算密集型操作：效率高（浪费资源）

     • IO操作：效率高（浪费资源）

  5. 以后写python时：

     • IO密集型用多线程：文件/输入输出/socket网络通信

     • 计算密集型用多进程

  6. JAVA多线程情况下：

     • 计算密集型操作：效率高

     • IO操作：效率高

  7. python中线程和进程（GIL锁）

     • GIL锁，全局解释器锁。用于限制一个进程中同一时刻只有一个线程被cpu调动。

     • 扩展：默认GIL锁在执行100个CPU指令（过期时间）

3.线程使用

​
import time
def func(arg):
    #获取当前执行该函数的线程的对象
    t = thredding.current_thread()
    #根据当前线程对象获取当前线程名称
    name = t.getName()
    time.sleep(2)
    print(name,arg)
    
t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,))
#为True就让主进程不等待直接执行完
#为False就让主进程等待子进程，默认时等待的
t1.setDaemon(True)
#设置名
t1.setName("哇哈哈")
t1.start
#无参数，让主线程在这里等着，等到子线程t1执行完毕，才可以继续往下走。
#有参数，让主线程在这里最多等待n秒，无论是否执行完毕，会继续往下走。
t1.join(2)
​
​

3.1面向对象多线程

import therading
#1
def func(arg):
    print(arg)
t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,))
t1.start
#2
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
    print(1111,self._args,self._kwargs)
t1 = MyThread(args=(11,))
t1.start()
t2 = MyThread(args=(22,))
t2.start()

3.2锁的初步认识

import time
import threading
​
lock = threading.RLock()
​
n = 10
​
def task(i):
    print("这段代码不加锁")
    lock.acquire()#加锁
    global n
    print("当前线程"，i,"读取到的n值为：",n)
    n = i
    time.sleep(1)
    print("当前线程"，i,"修改n值为：",n)
    lock.release()#解锁
    
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=task,args=(i,))
t.start()

总结

1. 应用程序/进程/线程的关系？

2. 为什么要创建线程？

   • 由于线程时cpu工作的最小单元，创建线程可以利用多核优势实现并行操作（JAVA/C#）

3. 为什么要创建进程？

   • 进程和进程之间做数据隔离（Java/c#）

4. python

   1. python中存在一个GIL锁

      • 造成：多线程无法利用多核优势。

      • 解决：开多进程处理（浪费资源）

   2. 线程的创建

      • Thread

      • MyTread

   3. 其他

      • join

      • setDeanon

      • setName

      • threading.current_thread()

   4. 锁

      • 获得

      • 释放

day29

内容回顾

1. 网络基础

   • OSI 7层

   • 三次握手四次挥手

   • 其他网络知识

     • mac

     • ip

     • 子网掩码

     • 网关

     • DHCP服务（路由器）

     • 路由器

     • 交换机

     • 广播/单播

     • arp协议

     • DNS

   • 补充

     • 私有云/公有云

     • 租服务器/域名

2. socket

   • 服务端

     • 监听IP和端口

     • 等待客户端连接（阻塞）

     • 收（阻塞）

     • 发

   • 客户端

     • 连接服务端IP和端口（阻塞）

     • 收（阻塞）

     • 发

   • 黏包

3. socketserver

   • 多线程/多进程 + socket

   • 面向对象多继承

今日内容

1. 操作系统/应用程序

2. 操作中的“并发”

3. 其他语言线程、进程

4. python中线程和进程（GIL锁）

5. python线程编写+锁

6. 小爬虫

今日详细

1.操作系统/应用程序

• 硬件

  • 硬盘

  • cpu

  • 主板

  • 显卡

  • 内存

  • 电源

• 装系统（软件）

  • 系统就是一个由程序员写出来软件，该软件用于控制计算机的硬件，让它们之间进行相互配合。

• 安软件（安装应用程序）

  • qq

  • 百度云

  • pycharm

2.并发和并行

• 并发，伪，由于执行速度特别快，人感觉不到迟钝

• 并行，真，创建10个人同时操作。

3.线程，进程

• 单进程，单线程的应用程序

  • print(666)

• 到底什么是线程？什么是进程？

  • python之际没有，python中调用的操作系统的线程和进程。

• 单进程，多线程的应用程序

  • 代码

    import threading
    print("666")
    ​
    def func(arg):
        print(arg)
    t = threading.Thread(target=func)
    t.start()
    print("end")

• 一个应用程序（软件），可以有多个进程（默认）

• java

  • 线程：

    • 工作的最小单元

    • 共享进程中所有的资源

    • 每个线程可以分担一些任务，最终完成最后和结果。

  • 进程：

    • 独立开辟内存

    • 进程之间的数据隔离

• 总结

  1. 操作系统帮助开发操作硬件。

  2. 程序员写好代码在操作系统上运行（依赖解释器）

  3. python多线程情况下：

     • 计算密集型操作：效率低。（GIL锁）

     • IO操作：效率高

  4. python多进程的情况下：

     • 计算密集型操作：效率高（浪费资源）

     • IO操作：效率高（浪费资源）

  5. 以后写python时：

     • IO密集型用多线程：文件/输入输出/socket网络通信

     • 计算密集型用多进程

  6. JAVA多线程情况下：

     • 计算密集型操作：效率高

     • IO操作：效率高

  7. python中线程和进程（GIL锁）

     • GIL锁，全局解释器锁。用于限制一个进程中同一时刻只有一个线程被cpu调动。

     • 扩展：默认GIL锁在执行100个CPU指令（过期时间）

3.线程使用

​
import time
def func(arg):
    #获取当前执行该函数的线程的对象
    t = thredding.current_thread()
    #根据当前线程对象获取当前线程名称
    name = t.getName()
    time.sleep(2)
    print(name,arg)
    
t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,))
#为True就让主进程不等待直接执行完
#为False就让主进程等待子进程，默认时等待的
t1.setDaemon(True)
#设置名
t1.setName("哇哈哈")
t1.start
#无参数，让主线程在这里等着，等到子线程t1执行完毕，才可以继续往下走。
#有参数，让主线程在这里最多等待n秒，无论是否执行完毕，会继续往下走。
t1.join(2)
​
​

3.1面向对象多线程

import therading
#1
def func(arg):
    print(arg)
t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,))
t1.start
#2
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
    print(1111,self._args,self._kwargs)
t1 = MyThread(args=(11,))
t1.start()
t2 = MyThread(args=(22,))
t2.start()

3.2锁的初步认识

import time
import threading
​
lock = threading.RLock()
​
n = 10
​
def task(i):
    print("这段代码不加锁")
    lock.acquire()#加锁
    global n
    print("当前线程"，i,"读取到的n值为：",n)
    n = i
    time.sleep(1)
    print("当前线程"，i,"修改n值为：",n)
    lock.release()#解锁
    
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=task,args=(i,))
t.start()

总结

1. 应用程序/进程/线程的关系？

2. 为什么要创建线程？

   • 由于线程时cpu工作的最小单元，创建线程可以利用多核优势实现并行操作（JAVA/C#）

3. 为什么要创建进程？

   • 进程和进程之间做数据隔离（Java/c#）

4. python

   1. python中存在一个GIL锁

      • 造成：多线程无法利用多核优势。

      • 解决：开多进程处理（浪费资源）

   2. 线程的创建

      • Thread

      • MyTread

   3. 其他

      • join

      • setDeanon

      • setName

      • threading.current_thread()

   4. 锁

      • 获得

      • 释放

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