pip源

-i <https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple>
阿里云 <http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/>
中国科技大学 <https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/>
豆瓣(douban) <http://pypi.douban.com/simple/>
清华大学 <https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/>
中国科学技术大学 <http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/>

进程、线程、协程

进程与线程的历史

在早期的操作系统里，计算机只有一个核心，进程执行程序的最小单位，任务调度采用时间片轮转的抢占式方式进行进程调度。每个进程都有各自的一块独立的内存，保证进程彼此间的内存地址空间的隔离。 随着计算机技术的发展，进程出现了很多弊端，一是进程的创建、撤销和切换的开销比较大，二是由于对称多处理机（对称多处理机（SymmetricalMulti-Processing）又叫SMP，是指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU)，各CPU之间共享内存子系统以及总线结构）的出现，可以满足多个运行单位，而多进程并行开销过大。 这个时候就引入了线程的概念。 线程也叫轻量级进程，它是一个基本的CPU执行单元，也是程序执行过程中的最小单元，由线程ID、程序计数器、寄存器集合 和堆栈共同组成。线程的引入减小了程序并发执行时的开销，提高了操作系统的并发性能。 线程没有自己的系统资源，只拥有在运行时必不可少的资源。但线程可以与同属与同一进程的其他线程共享进程所拥有的其他资源。

进程与线程的关系

线程是属于进程的，线程运行在进程空间内，同一进程所产生的线程共享同一内存空间，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。线程可与属于同一进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源，但是其本身基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的信息(如程序计数器、一组寄存器和栈)。

多线程编程

基础使用

# -*- coding: UTF-8 -*-
import threading
import time

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self,num):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.num = num

    def run(self):#定义每个线程要运行的函数
        print("running on number:%s" %self.num)

if __name__ == '__main__':
    t1 = MyThread(1)
    t2 = MyThread(2)
    t1.start()
    t2.start()
# -*- coding: UTF-8 -*-
import threading
import time
 
def worker(num):
    """
    thread worker function
    :return:
    """
    time.sleep(1)
    print("The num is  %d" % num)
    return
 
for i in range(20):
    t = threading.Thread(target=worker,args=(i,)，name=“t.%d” % i)
    t.start()

由于线程之间是进行随机调度，并且每个线程可能只执行n条执行之后，CPU接着执行其他线程。为了保证数据的准确性，引入了锁的概念。

# -*- coding: UTF-8 -*-
import threading
import time
 
globals_num = 0
 
lock = threading.RLock()
 
def Func():
    lock.acquire()  # 获得锁 
    global globals_num
    globals_num += 1
    time.sleep(1)
    print(globals_num)
    lock.release()  # 释放锁 
 
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=Func)
    t.start()

线程锁threading.RLock和threading.Lock的区别

RLock允许在同一线程中被多次acquire。而Lock却不允许这种情况。 如果使用RLock，那么acquire和release必须成对出现，即调用了n次acquire，必须调用n次的release才能真正释放所占用的琐。

import threading
lock = threading.Lock()    #Lock对象
lock.acquire()
lock.acquire()  #产生了死琐。
lock.release()
lock.release()　

import threading
rLock = threading.RLock()  #RLock对象
rLock.acquire()
rLock.acquire()    #在同一线程内，程序不会堵塞。
rLock.release()
rLock.release()

threading.Event

python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。

事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，如果“Flag”值为 False，那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果“Flag”值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。