❶ 简述python进程,线程和协程的区别
协程多与线程进行比较
1) 一个线程可以多个协程,一个进程也可以单独拥有多个协程,这样python中则能使用多核CPU。
2) 线程进程都是同步机制,而协程则是异步
3) 协程能保留上一次调用时的状态,每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态
❷ python subprocess.popen 怎么获取到tty
def getmask(): command='for /f "delims=: tokens=2" %i in (\'ipconfig ^| findstr 子网掩码\') do echo %i' Popen(command,shell=True)
❸ python 怎么查看signal
信号(signal)--进程之间通讯的方式,是一种软件中断。一个进程一旦接受到信号就会打断原来的程序执行流程来处理信号。
几个常用信号:
SIGINT 终止进程 中断进程 (control+c)
SIGTERM 终止进程 软件终止信号
SIGKILL 终止进程 杀死进程
SIGALRM 闹钟信号
进程结束信号 SIGTERM和SIGKILL的区别
SIGTERM比较友好,进程能捕捉这个信号,根据您的需要来关闭程序。在关闭程序之前,您可以结束打开的记录文件和完成正在做的任务。在某些情况下,假如进程正在进行作业而且不能中断,那么进程可以忽略这个SIGTERM信号。
对于SIGKILL信号,进程是不能忽略的。这是一个 “我不管您在做什么,立刻停止”的信号。假如您发送SIGKILL信号给进程,Linux就将进程停止在那里。
发送信号一般有两种原因:
1(被动式) 内核检测到一个系统事件.例如子进程退出会像父进程发送SIGCHLD信号.键盘按下control+c会发送SIGINT信号
2(主动式) 通过系统调用kill来向指定进程发送信号
补充:
POSIX.1中列出的信号:
信号 值 处理动作 发出信号的原因
----------------------------------------------------------------------
SIGHUP 1 A 终端挂起或者控制进程终止
SIGINT 2 A 键盘中断(如break键被按下)
SIGQUIT 3 C 键盘的退出键被按下
SIGILL 4 C 非法指令
SIGABRT 6 C 由abort(3)发出的退出指令
SIGFPE 8 C 浮点异常
SIGKILL 9 AEF Kill信号
SIGSEGV 11 C 无效的内存引用
SIGPIPE 13 A 管道破裂: 写一个没有读端口的管道
SIGALRM 14 A 由alarm(2)发出的信号
SIGTERM 15 A 终止信号
SIGUSR1 30,10,16 A 用户自定义信号1
SIGUSR2 31,12,17 A 用户自定义信号2
SIGCHLD 20,17,18 B 子进程结束信号
SIGCONT 19,18,25 进程继续(曾被停止的进程)
SIGSTOP 17,19,23 DEF 终止进程
SIGTSTP 18,20,24 D 控制终端(tty)上按下停止键
SIGTTIN 21,21,26 D 后台进程企图从控制终端读
SIGTTOU 22,22,27 D 后台进程企图从控制终端写
处理动作一项中的字母含义如下:
A 缺省的动作是终止进程
B 缺省的动作是忽略此信号
C 缺省的动作是终止进程并进行内核映像转储(mp core)
D 缺省的动作是停止进程
E 信号不能被捕获
F 信号不能被忽略
键盘和shell的交互:
Ctrl-c Kill foreground process 常用 ;送SIGINT信号,默认进程会结束,但是进程自己可以重定义收到这个信号的行为。
Ctrl-z Suspend foreground process;送SIGSTOP信号,进程只是被停止,再送SIGCONT信号,进程继续运行。
Ctrl-d Terminate input, or exit shell 常用 有时也会使程序退出,例如没有参数的cat命令,从终端读一行显示一行,知道Ctrl+D终结输入并终结进程;不是发送信号,而是表示一个特殊的二进制值,表示 EOF。
Ctrl-s Suspend output
Ctrl-q Resume output
Ctrl-o Discard output
Ctrl-l Clear screen
控制字符都是可以用(stty命令)更改的。可以用stty -a看看终端配置。
有些信号不能被屏蔽,比如中断,还应该有杀死进程的信号,要不然内核怎么做操作系统中的老大。实际上,SIGKILL和SIGSTOP信号是不能被屏蔽或阻止的,他们的默认动作总是会被执行的
❹ Python中的进程是什么
什么是进程
进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中,进程是程序的基本执行实体;在当代面向线程设计的计算机结构中,进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体。
狭义定义:进程是正在运行的程序的实例(an instance of a computer program that is being executed)。
广义定义:进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它是操作系统动态执行的基本单元,在传统的操作系统中,进程既是基本的分配单元,也是基本的执行单元。
进程的概念主要有两点:第一,进程是一个实体。每一个进程都有它自己的地址空间,一般情况下,包括文本区域(text region)、数据区域(data region)和堆栈(stack region)。文本区域存储处理器执行的代码;数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内存;堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量。第二,进程是一个“执行中的程序”。程序是一个没有生命的实体,只有处理器赋予程序生命时(操作系统执行之),它才能成为一个活动的实体,我们称其为进程。
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程序和进程的关系
编写完毕的代码,在没有运?的时候,称之为程序。
正在运行着的代码,就成为进程。
进程除了包含代码以外还有需要运行的环境等所以和程序是有区别的。
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Python中的多进程是什么
❺ python怎么实现一个进程
想要充分利用多核CPU资源,Python中大部分情况下都需要使用多进程,Python中提供了multiprocessing这个包实现多进程。multiprocessing支持子进程、进程间的同步与通信,提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
开辟子进程
multiprocessing中提供了Process类来生成进程实例
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])1
group分组,实际上不使用
target表示调用对象,你可以传入方法的名字
args表示给调用对象以元组的形式提供参数,比如target是函数a,他有两个参数m,n,那么该参数为args=(m, n)即可
kwargs表示调用对象的字典
name是别名,相当于给这个进程取一个名字
先来个小例子:
运行结果:
Parent process run. subProcess is 30196
Parent process end,Mon Mar 27 11:20:21 2017
subProcess 30196 run, Mon Mar 27 11:20:21 2017
subProcess 30196 run, Mon Mar 27 11:20:23 2017
subProcess 30196 run, Mon Mar 27 11:20:25 2017
根据运行结果可知,父进程运行结束后子进程仍然还在运行,这可能造成僵尸( zombie)进程。
通常情况下,当子进程终结时,它会通知父进程,清空自己所占据的内存,并在内核里留下自己的退出信息。父进程在得知子进程终结时,会从内核中取出子进程的退出信息。但是,如果父进程早于子进程终结,这可能造成子进程的退出信息滞留在内核中,子进程成为僵尸(zombie)进程。当大量僵尸进程积累时,内存空间会被挤占。
有什么办法可以避免僵尸进程呢?
这里介绍进程的一个属性 deamon,当其值为TRUE时,其父进程结束,该进程也直接终止运行(即使还没运行完)。
所以给上面的程序加上p.deamon = true,看看效果。
执行结果:
Parent process run. subProcess is 31856
Parent process end,Mon Mar 27 11:40:10 2017
这是问题又来了,子进程并没有执行完,这不是所期望的结果。有没办法将子进程执行完后才让父进程结束呢?
这里引入p.join()方法,它使子进程执行结束后,父进程才执行之后的代码
执行结果:
subProcess 32076 run, Mon Mar 27 11:46:07 2017
subProcess 32076 run, Mon Mar 27 11:46:09 2017
subProcess 32076 run, Mon Mar 27 11:46:11 2017
Parent process run. subProcess is 32076
Parent process end,Mon Mar 27 11:46:13 2017
这样所有的进程就能顺利的执行了。
将进程定义成类
通过继承Process类,来自定义进程类,实现run方法。实例p通过调用p.start()时自动调用run方法。
如下:
执行结果和上一个例子相同。
创建多个进程
很多时候系统都需要创建多个进程以提高CPU的利用率,当数量较少时,可以手动生成一个个Process实例。当进程数量很多时,或许可以利用循环,但是这需要程序员手动管理系统中并发进程的数量,有时会很麻烦。这时进程池Pool就可以发挥其功效了。可以通过传递参数限制并发进程的数量,默认值为CPU的核数。
直接上例子:
执行结果:
开头部分
Run the main process (30920).
Waiting for all subprocesses done …
Run child process Process0 (32396)
Run child process Process3 (25392)
Run child process Process1 (28732)
Run child process Process2 (32436)
末尾部分:
Run child process Process15 (25880)
All subprocesses done
All process last 2.49 seconds.
相关说明:
这里进程池对并发进程的限制数量为8个,而程序运行时会产生16个进程,进程池将自动管理系统内进程的并发数量,其余进程将会在队列中等待。限制并发数量是因为,系统中并发的进程不是越多越好,并发进程太多,可能使CPU大部分的时间用于进程调度,而不是执行有效的计算。
采用多进程并发技术时,就单个处理机而言,其对进程的执行是串行的。但具体某个时刻哪个进程获得CPU资源而执行是不可预知的(如执行结果的开头部分,各进程的执行顺序不定),这就体现了进程的异步性。
如果单个程序执行14次run_proc函数,那么它会需要至少16秒,通过进程的并发,这里只需要2.49秒,可见并发的优势。
❻ Python中进程与线程的区别是什么
Num01–>线程
线程是操作系统中能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。
一个线程指的是进程中一个单一顺序的控制流。
一个进程中可以并发多条线程,每条线程并行执行不同的任务。
Num02–>进程
进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程。
进程有以下三部分组成:
1,程序:我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成。
2,数据集:数据集则是程序在执行过程中需要的资源,比如图片、音视频、文件等。
3,进程控制块:进程控制块是用来记录进程的外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以用它来控制和管理进程,它是系统感知进程存在的唯一标记。
Num03–>进程和线程的区别:
1、运行方式不同:
进程不能单独执行,它只是资源的集合。
进程要操作CPU,必须要先创建一个线程。
所有在同一个进程里的线程,是同享同一块进程所占的内存空间。
2,关系
进程中第一个线程是主线程,主线程可以创建其他线程;其他线程也可以创建线程;线程之间是平等的。
进程有父进程和子进程,独立的内存空间,唯一的标识符:pid。
3,速度
启动线程比启动进程快。
运行线程和运行进程速度上是一样的,没有可比性。
线程共享内存空间,进程的内存是独立的。
4,创建
父进程生成子进程,相当于复制一份内存空间,进程之间不能直接访问
创建新线程很简单,创建新进程需要对父进程进行一次复制。
一个线程可以控制和操作同级线程里的其他线程,但是进程只能操作子进程。
5,交互
同一个进程里的线程之间可以直接访问。
两个进程想通信必须通过一个中间代理来实现。
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Num04–>几个常见的概念
1,什么的并发和并行?
并发:微观上CPU轮流执行,宏观上用户看到同时执行。因为cpu切换任务非常快。
并行:是指系统真正具有同时处理多个任务(动作)的能力。
2,同步、异步和轮询的区别?
同步任务:B一直等着A,等A完成之后,B再执行任务。(打电话案例)
轮询任务:B没有一直等待A,B过一会来问一下A,过一会问下A
异步任务:B不需要一直等着A, B先做其他事情,等A完成后A通知B。(发短信案例)
Num05–>进程和线程的优缺点比较
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现Master-Worker,主线程就是Master,其他线程就是Worker。
多进程模式最大的优点就是稳定性高,因为一个子进程崩溃了,不会影响主进程和其他子进程。(当然主进程挂了所有进程就全挂了,但是Master进程只负责分配任务,挂掉的概率低)着名的Apache最早就是采用多进程模式。
多进程模式的缺点是创建进程的代价大,在Unix/Linux系统下,用fork调用还行,在Windows下创建进程开销巨大。另外,操作系统能同时运行的进程数也是有限的,在内存和CPU的限制下,如果有几千个进程同时运行,操作系统连调度都会成问题。
多线程模式通常比多进程快一点,但是也快不到哪去,而且,多线程模式致命的缺点就是任何一个线程挂掉都可能直接造成整个进程崩溃,因为所有线程共享进程的内存。在Windows上,如果一个线程执行的代码出了问题,你经常可以看到这样的提示:“该程序执行了非法操作,即将关闭”,其实往往是某个线程出了问题,但是操作系统会强制结束整个进程。
在Windows下,多线程的效率比多进程要高,所以微软的IIS服务器默认采用多线程模式。由于多线程存在稳定性的问题,IIS的稳定性就不如Apache。为了缓解这个问题,IIS和Apache现在又有多进程+多线程的混合模式,真是把问题越搞越复杂。
Num06–>计算密集型任务和IO密集型任务
是否采用多任务的第二个考虑是任务的类型。我们可以把任务分为计算密集型和IO密集型。
第一种:计算密集型任务的特点是要进行大量的计算,消耗CPU资源,比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等,全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成,但是任务越多,花在任务切换的时间就越多,CPU执行任务的效率就越低,所以,要最高效地利用CPU,计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。
计算密集型任务由于主要消耗CPU资源,因此,代码运行效率至关重要。Python这样的脚本语言运行效率很低,完全不适合计算密集型任务。对于计算密集型任务,最好用C语言编写。
第二种:任务的类型是IO密集型,涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务,这类任务的特点是CPU消耗很少,任务的大部分时间都在等待IO操作完成(因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度)。对于IO密集型任务,任务越多,CPU效率越高,但也有一个限度。常见的大部分任务都是IO密集型任务,比如Web应用。
IO密集型任务执行期间,99%的时间都花在IO上,花在CPU上的时间很少,因此,用运行速度极快的C语言替换用Python这样运行速度极低的脚本语言,完全无法提升运行效率。对于IO密集型任务,最合适的语言就是开发效率最高(代码量最少)的语言,脚本语言是首选,C语言最差。
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❼ python 多进程问题
两个进程如果要同时运行,star函数挨着一起写
❽ python进程间通信怎么理解
在2.6才开始使用
multiprocessing 是一个使用方法类似threading模块的进程模块。允许程序员做并行开发。并且可以在UNIX和Windows下运行。
通过创建一个Process 类型并且通过调用call()方法spawn一个进程。
一个比较简单的例子:
#!/usr/bin/env python
from multiprocessing import Process
import time
def f(name):
time.sleep(1)
print 'hello ',name
print os.getppid() #取得父进程ID
print os.getpid() #取得进程ID
process_list = []
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
p = Process(target=f,args=(i,))
p.start()
process_list.append(p)
for j in process_list:
j.join()
进程间通信:
有两种主要的方式:Queue、Pipe
1- Queue类几乎就是Queue.Queue的复制,示例:
#!/usr/bin/env python
from multiprocessing import Process,Queue
import time
def f(name):
time.sleep(1)
q.put(['hello'+str(name)])
process_list = []
q = Queue()
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
p = Process(target=f,args=(i,))
p.start()
process_list.append(p)
for j in process_list:
j.join()
for i in range(10):
print q.get()
2- Pipe 管道
#!/usr/bin/env python
from multiprocessing import Process,Pipe
import time
import os
def f(conn,name):
time.sleep(1)
conn.send(['hello'+str(name)])
print os.getppid(),'-----------',os.getpid()
process_list = []
parent_conn,child_conn = Pipe()
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
p = Process(target=f,args=(child_conn,i))
p.start()
process_list.append(p)
for j in process_list:
j.join()
for p in range(10):
print parent_conn.recv()
Pipe()返回两个连接类,代表两个方向。如果两个进程在管道的两边同时读或同时写,会有可能造成corruption.
进程间同步
multiprocessing contains equivalents of all the synchronization primitives from threading.
例如,可以加一个锁,以使某一时刻只有一个进程print
#!/usr/bin/env python
from multiprocessing import Process,Lock
import time
import os
def f(name):
lock.acquire()
time.sleep(1)
print 'hello--'+str(name)
print os.getppid(),'-----------',os.getpid()
lock.release()
process_list = []
lock = Lock()
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
p = Process(target=f,args=(i,))
p.start()
process_list.append(p)
for j in process_list:
j.join()
进程间共享状态 Sharing state between processes
当然尽最大可能防止使用共享状态,但最终有可能会使用到.
1-共享内存
可以通过使用Value或者Array把数据存储在一个共享的内存表中
#!/usr/bin/env python
from multiprocessing import Process,Value,Array
import time
import os
def f(n,a,name):
time.sleep(1)
n.value = name * name
for i in range(len(a)):
a[i] = -i
process_list = []
if __name__ == '__main__':
num = Value('d',0.0)
arr = Array('i',range(10))
for i in range(10):
p = Process(target=f,args=(num,arr,i))
p.start()
process_list.append(p)
for j in process_list:
j.join()
print num.value
print arr[:]
输出:
jimin@Jimin:~/projects$ python pp.py
81.0
[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
'd'和'i'参数是num和arr用来设置类型,d表示一个双精浮点类型,i表示一个带符号的整型。
更加灵活的共享内存可以使用multiprocessing.sharectypes模块
Server process
Manager()返回一个manager类型,控制一个server process,可以允许其它进程通过代理复制一些python objects
支持list,dict,Namespace,Lock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Queue,Value,Array
例如:
#!/usr/bin/env python
from multiprocessing import Process,Manager
import time
import os
def f(d,name):
time.sleep(1)
d[name] = name * name
print d
process_list = []
if __name__ == '__main__':
manager = Manager()
d = manager.dict()
for i in range(10):
p = Process(target=f,args=(d,i))
p.start()
process_list.append(p)
for j in process_list:
j.join()
print d
输出结果:
{2: 4}
{2: 4, 3: 9}
{2: 4, 3: 9, 4: 16}
{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36}
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 8: 64}
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64}
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}
Server process managers比共享内存方法更加的灵活,一个单独的manager可以被同一网络的不同计算机的多个进程共享。
比共享内存更加的缓慢
使用工作池Using a pool of workers
Pool类代表 a pool of worker processes.
It has methods which allows tasks to be offloaded to the worker processes in a few different ways.
❾ Python中进程和线程的区别详解
什么是进程(Process):普通的解释就是,进程是程序的一次执行,而什么是线程(Thread),线程可以理解为进程中的执行的一段程序片段。在一个多任务环境中下面的概念可以帮助我们理解两者间的差别:进程间是独立的,这表现在内存空间,上下文环境;线程运行在进程空间内。 一般来讲(不使用特殊技术)进程是无法突破进程边界存取其他进程内的存储空间;而线程由于处于进程空间内,所以同一进程所产生的线程共享同一内存空间。同一进程中的两段代码不能够同时执行,除非引入线程。线程是属于进程的,当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除。线程占用的资源要少于进程所占用的资源。进程和线程都可以有优先级。在线程系统中进程也是一个线程。可以将进程理解为一个程序的第一个线程。
线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体.与进程的区别:(1)地址空间:进程内的一个执行单元;进程至少有一个线程;它们共享进程的地址空间;而进程有自己独立的地址空间;(2)进程是资源分配和拥有的单位,同一个进程内的线程共享进程的资源(3)线程是处理器调度的基本单位,但进程不是.(4)二者均可并发执行.