走入計算機的第三十八天（python的進程和協成））
一、進程
1、multiprocessing模塊實現多進程並發。
1.1multiprocessing包是Python中的多進程管理包，與threading.Thread類似，它可以利用multiprocessing.Process對象來創建一個進程 該進程可以運行在Python程序內部編寫的函數，屬於父進程和子進程的關系。該Process對象與Thread對象的用法相同，也有start(), run(), join()的方法。
1.2Process類的簡紹
構造方法：
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
group: 線程組，目前還沒有實現，庫引用中提示必須是None；
target: 要執行的方法；
name: 進程名；
args/kwargs: 要傳入方法的參數。
實例方法：
is_alive()：返回進程是否在運行。
join([timeout])：阻塞當前上下文環境的進程程，直到調用此方法的進程終止或到達指定的timeout（可選參數）。
start()：進程準備就緒，等待CPU調度
run()：strat()調用run方法，如果實例進程時未制定傳入target，這star執行t默認run()方法。
terminate()：不管任務是否完成，立即停止工作進程
屬性：
daemon：和線程的setDeamon功能一樣
name：進程名字。
pid：進程號。
1.3、實例操作
2、進程間通信方法——進程隊列
2.1進程隊列queue,與線程隊列相似，如圖所示：
2.2管道（pipe），如圖所示：
註釋：Pipe（）返回的兩個連接對象代表管道的兩端。 每個連接對象都有send()和recv()方法（等等）。 請註意，如果兩個進程 （或線程）嘗試同時讀取或寫入管道的同一端，管道中的數據可能會損壞。
2.3manager（）進程之間數據共享，如圖所示：
註釋：父進程必須等到子進程執行完成後才能執行下一步。
Queue和pipe只是實現了數據交互，並沒實現數據共享，但是manager是一個進程去更改另一個進程的數據.
3、進程池
3.1什麽是進程池？
進程池內部維護一個進程序列，當使用時，則去進程池中獲取一個進程序列，如果進程池中沒有可供使用的進程序列，那麽程序就 會等待，直到進程池中有可用進程序列為止。
3.2如圖所示：
進程池中有以下幾個主要方法：
apply：從進程池裏取一個進程並執行
apply_async：apply的異步版本，一次性取完後再執行
terminate:立刻關閉線程池
close：等待所有進程結束後，才關閉線程池
join：主進程等待所有子進程執行完畢，必須在close或terminate之後
二、協成
1、什麽是協成？
協程，又稱微線程，纖程。英文名Coroutine，協程是一種用戶態的輕量級線程。
2、協成特點
協程擁有自己的寄存器上下文和棧。協程調度切換時，將寄存器上下文和棧保存到其他地方，在切回來的時候，恢復先前保存的寄存器 上下文和棧。因此：協程能保留上一次調用時的狀態（即所有局部狀態的一個特定組合），每次過程重入時，就相當於進入上一次調用的狀 態，換種說法：進入上一次離開時所處邏輯流的位置。
3、yield與協成，如圖所示：
4、greenlet實現協成
greenlet機制的主要思想是：生成器函數或者協程函數中的yield語句掛起函數的執行，直到稍後使用next()或send()操作進行恢復為止。 可以使用一個調度器循環在一組生成器函數之間協作多個任務。greentlet是python中實現我們所謂的"Coroutine(協程)"的一個基礎庫.
5、gevent實現協成
註釋：同比之前上面兩個實現協成的方式而言，當gevent實現協成遇到IO操作時會切換到下一個任務中，大大的節省了cpu執行程序的 時間
註釋：
協程的好處：無需線程上下文切換的開銷，無需原子操作鎖定及同步的開銷；方便切換控制流，簡化編程模型；高並發+高擴展性+低成 本：一個CPU支持上萬的協程都不是問題。所以很適合用於高並發處理。
缺點：無法利用多核資源：協程的本質是個單線程,它不能同時將
單個CPU
的多個核用上,協程需要和進程配合才能運行在多CPU 上.當然我們日常所編寫的絕大部分應用都沒有這個必要，除非是cpu密集型應用。進行阻塞（Blocking）操作（如IO時）會阻塞掉整個程序
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