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IO多路復(fù)用

? ?I/O多路復(fù)用指：通過(guò)一種機(jī)制，可以監(jiān)視多個(gè)描述符，一旦某個(gè)描述符就緒（一般是讀就緒或者寫(xiě)就緒），能夠通知程
序進(jìn)行相應(yīng)的讀寫(xiě)操作。目前支持I/O多路復(fù)用的系統(tǒng)調(diào)用有 select，poll，epoll

應(yīng)用場(chǎng)景：
? ?服務(wù)器需要同時(shí)處理多個(gè)處于監(jiān)聽(tīng)狀態(tài)或者多個(gè)連接狀態(tài)的套接字。
? ?服務(wù)器需要同時(shí)處理多種網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的套接字。

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import select
import socket
import Queue

server = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
server.setblocking(False)
server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR , 1)
server_address= ('192.168.1.5',8080)
server.bind(server_address)
server.listen(10)

#select輪詢等待讀socket集合
inputs = [server]
#select輪詢等待寫(xiě)socket集合
outputs = []
message_queues = {}
#select超時(shí)時(shí)間
timeout = 20

while True:
? ?print "等待活動(dòng)連接......"
? ?readable , writable , exceptional = select.select(inputs, outputs, inputs, timeout)

? ?if not (readable or writable or exceptional) :
? ? ? ?print "select超時(shí)無(wú)活動(dòng)連接，重新select...... "
? ? ? ?continue;
? ?#循環(huán)可讀事件
? ?for s in readable :
? ? ? ?#如果是server監(jiān)聽(tīng)的socket
? ? ? ?if s is server:
? ? ? ? ? ?#同意連接
? ? ? ? ? ?connection, client_address = s.accept()
? ? ? ? ? ?print "新連接： ", client_address
? ? ? ? ? ?connection.setblocking(0)
? ? ? ? ? ?#將連接加入到select可讀事件隊(duì)列
? ? ? ? ? ?inputs.append(connection)
? ? ? ? ? ?#新建連接為key的字典，寫(xiě)回讀取到的消息
? ? ? ? ? ?message_queues[connection] = Queue.Queue()
? ? ? ?else:
? ? ? ? ? ?#不是本機(jī)監(jiān)聽(tīng)就是客戶端發(fā)來(lái)的消息
? ? ? ? ? ?data = s.recv(1024)
? ? ? ? ? ?if data :
? ? ? ? ? ? ? ?print "收到數(shù)據(jù)：" , data , "客戶端：",s.getpeername()
? ? ? ? ? ? ? ?message_queues[s].put(data)
? ? ? ? ? ? ? ?if s not in outputs:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?#將讀取到的socket加入到可寫(xiě)事件隊(duì)列
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?outputs.append(s)
? ? ? ? ? ?else:
? ? ? ? ? ? ? ?#空白消息，關(guān)閉連接
? ? ? ? ? ? ? ?print "關(guān)閉連接：", client_address
? ? ? ? ? ? ? ?if s in outputs :
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?outputs.remove(s)
? ? ? ? ? ? ? ?inputs.remove(s)
? ? ? ? ? ? ? ?s.close()
? ? ? ? ? ? ? ?del message_queues[s]
? ?for s in writable:
? ? ? ?try:
? ? ? ? ? ?msg = message_queues[s].get_nowait()
? ? ? ?except Queue.Empty:
? ? ? ? ? ?print "連接：" , s.getpeername() , '消息隊(duì)列為空'
? ? ? ? ? ?outputs.remove(s)
? ? ? ?else:
? ? ? ? ? ?print "發(fā)送數(shù)據(jù)：" , msg , "到", s.getpeername()
? ? ? ? ? ?s.send(msg)

? ?for s in exceptional:
? ? ? ?print "異常連接：", s.getpeername()
? ? ? ?inputs.remove(s)
? ? ? ?if s in outputs:
? ? ? ? ? ?outputs.remove(s)
? ? ? ?s.close()
? ? ? ?del message_queues[s]
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? ?進(jìn)程和線程的區(qū)別和關(guān)系：

? ?對(duì)于操作系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，一個(gè)任務(wù)就是一個(gè)進(jìn)程（Process），比如打開(kāi)一個(gè)瀏覽器就是啟動(dòng)一個(gè)瀏覽器進(jìn)程，打開(kāi)一個(gè)記事
本就啟動(dòng)了一個(gè)記事本進(jìn)程，打開(kāi)兩個(gè)記事本就啟動(dòng)了兩個(gè)記事本進(jìn)程，打開(kāi)一個(gè)Word就啟動(dòng)了一個(gè)Word進(jìn)程。
? ?有些進(jìn)程還不止同時(shí)干一件事，比如Word，它可以同時(shí)進(jìn)行打字、拼寫(xiě)檢查、打印等事情。在一個(gè)進(jìn)程內(nèi)部，要同時(shí)干多
件事，就需要同時(shí)運(yùn)行多個(gè)“子任務(wù)”，我們把進(jìn)程內(nèi)的這些“子任務(wù)”稱為線程（Thread）。
? ?由于每個(gè)進(jìn)程至少要干一件事，所以，一個(gè)進(jìn)程至少有一個(gè)線程。當(dāng)然，像Word這種復(fù)雜的進(jìn)程可以有多個(gè)線程，多個(gè)線
程可以同時(shí)執(zhí)行，多線程的執(zhí)行方式和多進(jìn)程是一樣的，也是由操作系統(tǒng)在多個(gè)線程之間快速切換，讓每個(gè)線程都短暫地交替
運(yùn)行，看起來(lái)就像同時(shí)執(zhí)行一樣。當(dāng)然，真正地同時(shí)執(zhí)行多線程需要多核CPU才可能實(shí)現(xiàn)。
? ?線程是最小的執(zhí)行單元，而進(jìn)程由至少一個(gè)線程組成。如何調(diào)度進(jìn)程和線程，完全由操作系統(tǒng)決定，程序自己不能決定什
么時(shí)候執(zhí)行，執(zhí)行多長(zhǎng)時(shí)間。
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python的進(jìn)程

? ?multiprocessing包的組件Process, Queue, Pipe, Lock等組件提供了與多線程類似的功能。使用這些組件，可以方便
地編寫(xiě)多進(jìn)程并發(fā)程序。
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Queue隊(duì)列

? ?Queue是多進(jìn)程安全的隊(duì)列，可以使用Queue實(shí)現(xiàn)多進(jìn)程之間的數(shù)據(jù)傳遞。put方法用以插入數(shù)據(jù)到隊(duì)列中，put方法還有
兩個(gè)可選參數(shù)：blocked和timeout。如果blocked為T(mén)rue（默認(rèn)值），并且timeout為正值，該方法會(huì)阻塞timeout指定的時(shí)
間，直到該隊(duì)列有剩余的空間。如果超時(shí)，會(huì)拋出Queue.Full異常。如果blocked為False，但該Queue已滿，會(huì)立即拋出
Queue.Full異常。

? ?get方法可以從隊(duì)列讀取并且刪除一個(gè)元素。同樣，get方法有兩個(gè)可選參數(shù)：blocked和timeout。如果blocked為T(mén)rue
（默認(rèn)值），并且timeout為正值，那么在等待時(shí)間內(nèi)沒(méi)有取到任何元素，會(huì)拋出Queue.Empty異常。如果blocked為False，
有兩種情況存在，如果Queue有一個(gè)值可用，則立即返回該值，否則，如果隊(duì)列為空，則立即拋出Queue.Empty異常。



from multiprocessing import Process, Queue

def offer(queue):
? ?queue.put("Hello World")

if __name__ == '__main__':
? ?q = Queue()
? ?p = Process(target=offer, args=(q,))
? ?p.start()
? ?print q.get()
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Pipes管道

? ?Pipe方法返回(conn1, conn2)代表一個(gè)管道的兩個(gè)端。Pipe方法有duplex參數(shù)，如果duplex參數(shù)為T(mén)rue(默認(rèn)值)那么
這個(gè)管道是全雙工模式，也就是說(shuō)conn1和conn2均可收發(fā)。duplex為False，conn1只負(fù)責(zé)接受消息，conn2只負(fù)責(zé)發(fā)送消息
? ?send和recv方法分別是發(fā)送和接受消息的方法。例如，在全雙工模式下，可以調(diào)用conn1.send發(fā)送消息，conn1.recv接
收消息。如果沒(méi)有消息可接收，recv方法會(huì)一直阻塞。如果管道已經(jīng)被關(guān)閉，那么recv方法會(huì)拋出EOFError。

from multiprocessing import Process, Pipe

def send(conn):
? ?conn.send("Hello World")
? ?conn.close()

if __name__ == '__main__':
? ?parent_conn, child_conn = Pipe()
? ?p = Process(target=send, args=(child_conn,))
? ?p.start()
? ?print parent_conn.recv()
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創(chuàng)建進(jìn)程示例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
import os

def run_proc(name):
? ?print 'Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid())

if __name__=='__main__':
? ?print 'Parent process %s.' % os.getpid()
? ?p = Process(target=run_proc, args=('test',))
? ?print 'Process will start.'
? ?p.start()
? ?print 'Process end.'
創(chuàng)建子進(jìn)程時(shí)，只需要傳入一個(gè)執(zhí)行函數(shù)和函數(shù)的參數(shù)，創(chuàng)建一個(gè)Process實(shí)例，用start()方法啟動(dòng)。
注意：由于進(jìn)程之間的數(shù)據(jù)需要各自持有一份，所以創(chuàng)建進(jìn)程需要的非常大的開(kāi)銷。
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進(jìn)程鎖示例

from multiprocessing import Process, Array, RLock
def Foo(lock,temp,i):
? ?"""
? ?將第0個(gè)數(shù)加100
? ?"""
? ?lock.acquire()
? ?temp[0] = 100+i
? ?for item in temp:
? ? ? ?print i,'----->',item
? ?lock.release()

lock = RLock()
temp = Array('i', [11, 22, 33, 44])

for i in range(20):
? ?p = Process(target=Foo,args=(lock,temp,i,))
? ?p.start()
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進(jìn)程池示例

? ?在利用Python進(jìn)行系統(tǒng)管理的時(shí)候，特別是同時(shí)操作多個(gè)文件目錄，或者遠(yuǎn)程控制多臺(tái)主機(jī)，并行操作可以節(jié)約大量的時(shí)
間。當(dāng)被操作對(duì)象數(shù)目不大時(shí)，可以直接利用multiprocessing中的Process動(dòng)態(tài)成生多個(gè)進(jìn)程，十幾個(gè)還好，但如果是上百
個(gè)，上千個(gè)目標(biāo)，手動(dòng)的去限制進(jìn)程數(shù)量卻又太過(guò)繁瑣，此時(shí)可以發(fā)揮進(jìn)程池的功效。
? ?Pool可以提供指定數(shù)量的進(jìn)程供用戶調(diào)用，當(dāng)有新的請(qǐng)求提交到pool中時(shí)，如果池還沒(méi)有滿，那么就會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的進(jìn)程
用來(lái)執(zhí)行該請(qǐng)求；但如果池中的進(jìn)程數(shù)已經(jīng)達(dá)到規(guī)定最大值，那么該請(qǐng)求就會(huì)等待，直到池中有進(jìn)程結(jié)束，才會(huì)創(chuàng)建新的進(jìn)程
來(lái)它。

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
from multiprocessing import Pool
import os, time, random

def long_time_task(name):
? ?print 'Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid())
? ?start = time.time()
? ?time.sleep(random.random() * 3)
? ?end = time.time()
? ?print 'Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start))

if __name__=='__main__':
? ?print 'Parent process %s.' % os.getpid()
? ?p = Pool(4)
? ?for i in range(5):
? ? ? ?p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
? ?print 'Waiting for all subprocesses done...'
? ?p.close()
? ?p.join()
? ?print 'All subprocesses done.'
join()方法可以等待子進(jìn)程結(jié)束后再繼續(xù)往下運(yùn)行，通常用于進(jìn)程間的同步。
? ?task 0，1，2，3是立刻執(zhí)行的，而task 4要等待前面某個(gè)task完成后才執(zhí)行，這是因?yàn)镻ool的默認(rèn)大小在我的電腦上是4，
因此，最多同時(shí)執(zhí)行4個(gè)進(jìn)程。
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進(jìn)程間共享數(shù)據(jù)

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random

# 寫(xiě)數(shù)據(jù)進(jìn)程執(zhí)行的代碼:
def write(q):
? ?for value in ['A', 'B', 'C']:
? ? ? ?print 'Put %s to queue...' % value
? ? ? ?q.put(value)
? ? ? ?time.sleep(random.random())

# 讀數(shù)據(jù)進(jìn)程執(zhí)行的代碼:
def read(q):
? ?while True:
? ? ? ?value = q.get(True)
? ? ? ?print 'Get %s from queue.' % value

if __name__=='__main__':
? ?# 父進(jìn)程創(chuàng)建Queue，并傳給各個(gè)子進(jìn)程：
? ?q = Queue()
? ?pw = Process(target=write, args=(q,))
? ?pr = Process(target=read, args=(q,))
? ?# 啟動(dòng)子進(jìn)程pw，寫(xiě)入:
? ?pw.start()
? ?# 啟動(dòng)子進(jìn)程pr，讀取:
? ?pr.start()
? ?# 等待pw結(jié)束:
? ?pw.join()
? ?# pr進(jìn)程里是死循環(huán)，無(wú)法等待其結(jié)束，只能強(qiáng)行終止:
? ?pr.terminate()
進(jìn)程間默認(rèn)無(wú)法共享數(shù)據(jù)


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Python的線程

? ?多任務(wù)可以由多進(jìn)程完成，也可以由一個(gè)進(jìn)程內(nèi)的多線程完成。進(jìn)程是由若干線程組成的，一個(gè)進(jìn)程至少有一個(gè)線程。
? ?Python的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)提供了兩個(gè)模塊：thread和threading，thread是低級(jí)模塊，threading是高級(jí)模塊，對(duì)thread進(jìn)行了
封裝。絕大多數(shù)情況下，我們只需要使用threading這個(gè)高級(jí)模塊。啟動(dòng)一個(gè)線程就是把一個(gè)函數(shù)傳入并創(chuàng)建Thread實(shí)例，然
后調(diào)用start()開(kāi)始執(zhí)行
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python的多線程模塊：threading

? ?Thread ? ? ? ? ? ? ? ? ?#線程執(zhí)行的對(duì)象

? ? ? ?start ? ? ? ? ? ? ? 線程準(zhǔn)備就緒，等待CPU調(diào)度
? ? ? ?setName ? ? ? ? ? ? 為線程設(shè)置名稱
? ? ? ?getName ? ? ? ? ? ? 獲取線程名稱
? ? ? ?setDaemon ? ? ? ? ? 設(shè)置為后臺(tái)線程或前臺(tái)線程（默認(rèn)）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?如果是后臺(tái)線程，主線程執(zhí)行過(guò)程中，后臺(tái)線程也在進(jìn)行，主線程執(zhí)行完畢后，后臺(tái)線程不
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?論成功與否，均停止如果是前臺(tái)線程，主線程執(zhí)行過(guò)程中，前臺(tái)線程也在進(jìn)行，主線程執(zhí)行
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?完畢后，等待前臺(tái)線程也執(zhí)行完成后，程序停止
? ? ? ?join ? ? ? ? ? ? ? ?逐個(gè)執(zhí)行每個(gè)線程，執(zhí)行完畢后繼續(xù)往下執(zhí)行，該方法使得多線程變得無(wú)意義
? ? ? ?run ? ? ? ? ? ? ? ? 線程被cpu調(diào)度后執(zhí)行Thread類對(duì)象的run方法
? ?Rlock ? ? ? ? ? ? ? ? ? #線程鎖：可重入鎖對(duì)象.使單線程可以在此獲得已獲得了的鎖(遞歸鎖定)

? ? ? ?acquire ? ? ? ? ? ? 為線程加鎖
? ? ? ?release ? ? ? ? ? ? 為線程解鎖
? ?Event ? ? ? ? ? ? ? ? ? #python線程的事件用于主線程控制其他線程的執(zhí)行。

? ? ? ?set ? ? ? ? ? ? ? ? 將全局變量設(shè)置為T(mén)rue
? ? ? ?wait ? ? ? ? ? ? ? ?事件處理的機(jī)制：全局定義了一個(gè)“Flag”，如果“Flag”值為 False，那么當(dāng)程序執(zhí)行
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?event.wait方法時(shí)就會(huì)阻塞，如果“Flag”值為T(mén)rue，那么event.wait 方法時(shí)便不再阻塞
? ? ? ?clear ? ? ? ? ? ? ? 將全局變量設(shè)置為False
? ?Semaphore ? ? ? ? ? ? ? 為等待鎖的線程提供一個(gè)類似等候室的結(jié)構(gòu)
? ?BoundedSemaphore ? ? ? ?與Semaphore類似,只是不允許超過(guò)初始值
? ?Time ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?與Thread相似,只是他要等待一段時(shí)間后才開(kāi)始運(yùn)行
? ?activeCount() ? ? ? ? ? 當(dāng)前活動(dòng)的線程對(duì)象的數(shù)量
? ?currentThread() ? ? ? ? 返回當(dāng)前線程對(duì)象
? ?enumerate() ? ? ? ? ? ? 返回當(dāng)前活動(dòng)線程的列表
? ?settrace(func) ? ? ? ? ?為所有線程設(shè)置一個(gè)跟蹤函數(shù)
? ?setprofile(func) ? ? ? ?為所有線程設(shè)置一個(gè)profile函數(shù)



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線程示例

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
import threading
import time

def show(arg):
? ?time.sleep(1)
? ?print 'thread'+str(arg)

for i in range(10):
? ?t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
? ?t.start()
print 'main thread stop'
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線程鎖示例

? ?多線程和多進(jìn)程最大的不同在于，多進(jìn)程中，同一個(gè)變量，各自有一份拷貝存在于每個(gè)進(jìn)程中，互不影響，而多線程中，
所有變量都由所有線程共享，所以，任何一個(gè)變量都可以被任何一個(gè)線程修改，因此，線程之間共享數(shù)據(jù)最大的危險(xiǎn)在于多個(gè)
線程同時(shí)改一個(gè)變量，把內(nèi)容給改亂了。

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
import threading
import time
gl_num = 0
def show(arg):
? ?global gl_num
? ?time.sleep(1)
? ?gl_num +=1
? ?print gl_num

for i in range(10):
? ?t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
? ?t.start()
print 'main thread stop'

由于線程之間是進(jìn)行隨機(jī)調(diào)度，并且每個(gè)線程可能只執(zhí)行n條執(zhí)行之后，CPU接著執(zhí)行其他線程
如果按上例的話會(huì)出現(xiàn)一種情況多個(gè)線程同時(shí)修改一份內(nèi)存資源，造成數(shù)據(jù)的修改混亂那么線程鎖可以解決這個(gè)問(wèn)題
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8import threading
import time
gl_num = 0
lock=threading.RLock()
def show(arg):
? ?lock.acquire()
? ?global gl_num
? ?time.sleep(1)
? ?gl_num +=1
? ?print gl_num
? ?lock.release()
for i in range(10):
? ?t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
? ?t.start()
print 'main thread stop'

? ?因?yàn)镻ython的線程雖然是真正的線程，但解釋器執(zhí)行代碼時(shí)，有一個(gè)GIL鎖：Global Interpreter Lock，任何Python
線程執(zhí)行前，必須先獲得GIL鎖，然后，每執(zhí)行100條字節(jié)碼，解釋器就自動(dòng)釋放GIL鎖，讓別的線程有機(jī)會(huì)執(zhí)行。這個(gè)GIL全
局鎖實(shí)際上把所有線程的執(zhí)行代碼都給上了鎖，所以，多線程在Python中只能交替執(zhí)行，即使100個(gè)線程跑在100核CPU上，也
只能用到1個(gè)核。
? ?GIL是Python解釋器設(shè)計(jì)的歷史遺留問(wèn)題，通常我們用的解釋器是官方實(shí)現(xiàn)的CPython，要真正利用多核，除非重寫(xiě)一個(gè)
不帶GIL的解釋器。所以，在Python中，可以使用多線程，但不要指望能有效利用多核。如果一定要通過(guò)多線程利用多核，那
只能通過(guò)C擴(kuò)展來(lái)實(shí)現(xiàn)，不過(guò)這樣就失去了Python簡(jiǎn)單易用的特點(diǎn)。
? ?不過(guò)，也不用過(guò)于擔(dān)心，Python雖然不能利用多線程實(shí)現(xiàn)多核任務(wù)，但可以通過(guò)多進(jìn)程實(shí)現(xiàn)多核任務(wù)。多個(gè)Python進(jìn)程有
各自獨(dú)立的GIL鎖，互不影響。
? ?多線程編程，模型復(fù)雜，容易發(fā)生沖突，必須用鎖加以隔離，同時(shí)，又要小心死鎖的發(fā)生。
? ?Python解釋器由于設(shè)計(jì)時(shí)有GIL全局鎖，導(dǎo)致了多線程無(wú)法利用多核。多線程的并發(fā)在Python中就是一個(gè)美麗的夢(mèng)。
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線程的事件示例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading

def do(event):
? ?print 'start'
? ?event.wait()
? ?print 'execute'

event_obj = threading.Event()
for i in range(10):
? ?t = threading.Thread(target=do, args=(event_obj,))
? ?t.start()

event_obj.clear()
inp = raw_input('input:')
if inp == 'true':
? ?event_obj.set()
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協(xié)程簡(jiǎn)介

? ?線程和進(jìn)程的操作是由程序觸發(fā)系統(tǒng)接口，最后的執(zhí)行者是系統(tǒng)；協(xié)程的操作則是程序員。
? ?協(xié)程存在的意義：對(duì)于多線程應(yīng)用，CPU通過(guò)切片的方式來(lái)切換線程間的執(zhí)行，線程切換時(shí)需要耗時(shí)（保存狀態(tài)，下次繼
續(xù)）。協(xié)程，則只使用一個(gè)線程，在一個(gè)線程中規(guī)定某個(gè)代碼塊執(zhí)行順序。
? ?協(xié)程的適用場(chǎng)景：當(dāng)程序中存在大量不需要CPU的操作時(shí)（IO），適用于協(xié)程；
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協(xié)程示例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from greenlet import greenlet

def test1():
? ?print 12
? ?gr2.switch()
? ?print 34
? ?gr2.switch()

def test2():
? ?print 56
? ?gr1.switch()
? ?print 78

gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()
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進(jìn)程vs線程

? ?我們可以把任務(wù)分為計(jì)算密集型和IO密集型。
? ?計(jì)算密集型任務(wù)的特點(diǎn)是要進(jìn)行大量的計(jì)算，消耗CPU資源，比如計(jì)算圓周率、對(duì)視頻進(jìn)行高清解碼等等，全靠CPU的運(yùn)算
能力。這種計(jì)算密集型任務(wù)雖然也可以用多任務(wù)完成，但是任務(wù)越多，花在任務(wù)切換的時(shí)間就越多，CPU執(zhí)行任務(wù)的效率就越
低，所以，要最高效地利用CPU，計(jì)算密集型任務(wù)同時(shí)進(jìn)行的數(shù)量應(yīng)當(dāng)?shù)扔贑PU的核心數(shù)。
? ?計(jì)算密集型任務(wù)由于主要消耗CPU資源，因此，代碼運(yùn)行效率至關(guān)重要。用Python的話適合多進(jìn)程
第二種任務(wù)的類型是IO密集型，涉及到網(wǎng)絡(luò)、磁盤(pán)IO的任務(wù)都是IO密集型任務(wù)，這類任務(wù)的特點(diǎn)是CPU消耗很少，任務(wù)的大部
分時(shí)間都在等待IO操作完成（因?yàn)镮O的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于CPU和內(nèi)存的速度）。對(duì)于IO密集型任務(wù)，任務(wù)越多，CPU效率越高，但也
有一個(gè)限度。常見(jiàn)的大部分任務(wù)都是IO密集型任務(wù)，比如Web應(yīng)用。這時(shí)候不需要cpu做過(guò)多的計(jì)算，應(yīng)當(dāng)用多線程。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python线程与进程的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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