queue python一、UDP套接字 服务端 客户端 二

进程是指程序的运行过程。每个进程都拥有自己的地址空间、内存、数据栈以及其他用于跟踪执行的辅助数据。

多道技术：内存中同时存入多个程序，cpu从一个进程快速切换到另一个，使得每个进程各自运行几十或几百毫秒，虽然在一个时刻，一个cpu只执行了一个任务，但1秒内，cpu却可以运行多个进程，给人带来并行的错觉，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cpu共享一个内存）

进程三种状态间的转换：

为了利用多核CPU资源，python中使用multiprocessing多线程模块，python多线程无法利用多核优势。进程之间无任何共享数据，进程修改数据仅限进程内。

创建子进程的两种方式

使用join方法等待子进程结束

守护进程

互斥锁，针对进程间需要共同操作的资源，需要添加互斥锁

使用Queue实现生产者消费者模型，Queue自带锁。

上面的程序中生产者做完产品后，消费者并不知道已经生产完了，仍在在等着消费，主进程阻塞无法结束。

通过使用JoinableQueue队列可解决以上问题。

线程与进程类似，不过是在同一进程下执行的，并且共享一片数据空间。进程只是用来把资源集中到一起（进程只是一个资源单位，或者说资源集合），而线程才是cpu上的执行单位。queue python

使用多线程的原因：

a）多线程共享一个进程的地址空间

b）线程比进程更轻量级，线程比进程更容易创建可撤销，在许多操作系统中，创建一个线程比创建一个进程快10-100倍，再有大量线程需要动态和快速修改时，较有用。

c）若多线程是cpu密集型，那么并不能获得性能上的增强，但如果存在大量的计算和大量的I/O处理，拥有多个线程允许这些活动彼此重叠运行，从而加快程序执行的速度。

python中使用threading模块创建线程，和multiprocess模块类似。queue python

尽管python解释器中可以运行多个线程，但在任意给定时刻只有一个线程会被解释器执行。GIL本质为一个互斥锁，将并发运行变成串行。

对于任意面向I/O的Python功能，GIL会在I/O调用前被释放，以允许其他线程在I/O执行的时候运行。而对于没有太多I/O操作的代码，更倾向于在该线程整个时间片内始终占用处理器和GIL。

I/O密集型Python程序比计算密集型代码能够更好地利用多线程环境。

计算密集型程序，多进程效率高，主要用于金融分析。

I/O密集型程序，多线程效率高，主要用于socket、爬虫、web等。

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