python---多任务进程

线程和进程区分

进程是资源分配的单位，线程是资源调度的单位 当一个程序运行起来，操作系统会分配一系列资源给这个程序去使用，这些资源称为进程 在程序执行必须由线程来完成

在一个进程中，一定会有至少一个线程在运行

1. 主进程结束，其他子进程依旧运行
2. 主线程结束，其他子线程也一起结束

实现多任务的方式

1. 多线程 在一个进程中创建多个线程来执行任务，缺点：多线程之间可以共享数据，但容易造成资源竞争问题（线程安全问题）
2. 多进程 创建多个进程来完成任务，缺点：进程占用的资源过多，各个进程的资源时相对独立

创建进程的方式

def task():
    """任务函数"""

def main():
    p = multiprocessing.Process(target=task,args=(10,),kwargs={})
    p.start() # 创建子进程，并启动起来
    p.join() # 阻塞当前进程，等待p的进程结束后再向下执行

if __name__ == "__main__":
    main()

def task():
    """任务函数"""

def main():
    po = Pool(3)  # 定义一个进程池，最大进程数3
    for i in range(0, 1000):
        po.apply_async(func=task, args=(10,))
    po.close() # 关闭进程池，不在接受新的任务
    # 必须加上，否则主进程结束，进程池的进程也会结束
    po.join() # 让主进程阻塞，等待进程池中所有任务结束 

if __name__ == "__main__":
    main()

进程池的优点

1. 降低资源消耗。通过重复利用已创建的进程降低进程创建和销毁造成的消耗。
2. 提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到进程创建就能立即执行。
3. 提高进程的可管理性。进程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用进程池可以进行统一的分配，调优和监控

Queue使用方法：

1. Queue.qsize()：返回当前队列包含的消息数量；
2. Queue.empty()：如果队列为空，返回True，反之False ；
3. Queue.full()：如果队列满了，返回True,反之False；
4. Queue.get():获取队列中的一条消息，然后将其从列队中移除，可传参超时时长。
5. Queue.get_nowait()：相当Queue.get(False),取不到值时触发异常：Empty；
6. Queue.put():将一个值添加进数列，可传参超时时长。
7. Queue.put_nowait():相当于Queue.put(item,False),当队列满了时报错：Full。