python線程與進程手記
#線程應用的第一種方式：thread模塊是比較底層的模塊
#import thread：引用的模塊
#thread.start_new_thread(defName,())：線程的創建
#thread.exit_thread()：線程的結束
#線程應用的第二種方式：threading模塊是對thread做了一些包裝，可以更方便被引用
#import threading：引用的模塊
#myThread=threading.Thread(target=defName,args=(‘Alice‘,))：線程的創建
#num=len(threading.enumerate)：線程數量的查看
#線程應用的第三種方式：創建一個線程類，繼承基類：threading.Thread 。重寫def run(self):方法。需要運行的內容，寫在run方法裏面。
#class MyThread(threading.Thread)：創建類的對象
#可以進行重構函數的對應擴展：def init(self,name,time):threading.Thread.init(self,name=‘對應的線程名字‘)
#myThread=MyThread()：創建對象
#myThread.start()：線程開始執行
#線程同步之互斥鎖
#互斥鎖同步：線程同步能夠保證多個線程安全訪問競爭資源，最簡單的同步機制是引用互斥鎖。互斥鎖為資源引入一個狀態：鎖定/非鎖定。某個線程要更改共享數據時，先將其鎖定，此時資源的狀態為“鎖定”，其他線程不能更改；直到該線程釋放資源，將資源的狀態變成“非鎖定”，其他的線程才能再次鎖定該資源。
#mutex=threading.Lock()：創建互斥鎖
#if mutex.acquire([blocking])：互斥鎖鎖定狀態，返回值不為0表示上鎖成功
# 鎖定方法acquire可以有一個blocking參數。如果設定blocking為True，則當前線程會堵塞，直到獲取到這個鎖為止（如果沒有指定，那麽默認為True）;如果設定blocking為False，則當前線程不會堵塞
#mutex.release()：互斥鎖釋放狀態
------------------------------線程同步至可重入鎖---------------------------
#線程同步之可重入鎖
#RLock內部維護著一個Lock和一個counter變量，counter記錄了acquire的次數，從而使得資源可以被多次acquire。直到一個線程所有的acquire都被release，其他的線程才能獲得資源：
#mutex=threading.RLock()：創建可重入鎖
#mutex.acquire()：可重入鎖鎖定狀態
#mutex.release()：可重入鎖釋放狀態
------------------------------線程同步之條件變量---------------------------
#線程同步之條件變量
#Python提供的Condition對象提供了對復雜線程同步問題的支持。Condition被稱為條件變量，除了提供與Lock類似的acquire和release方法外，還提供了wait和notify方法。線程首先acquire一個條件變量，然後判斷一些條件。如果條件不滿足則wait；如果條件滿足，進行一些處理改變條件後，通過notify方法通知其他線程，其他處於wait狀態的線程接到通知後會重新判斷條件。不斷的重復這一過程，從而解決復雜的同步問題。
#Condition對象維護了一個鎖（Lock/RLock)和一個waiting池。線程通過acquire獲得Condition對象，當調用wait方法時，線程會釋放Condition內部的鎖並進入blocked狀態，同時在waiting池中記錄這個線程。當調用notify方法時，Condition對象會從waiting池中挑選一個線程，通知其調用acquire方法嘗試取到鎖。
#Condition對象的構造函數可以接受一個Lock/RLock對象作為參數，如果沒有指定，則Condition對象會在內部自行創建一個RLock。
#除了notify方法外，Condition對象還提供了notifyAll方法，可以通知waiting池中的所有線程嘗試acquire內部鎖。由於上述機制，處於waiting狀態的線程只能通過notify方法喚醒，所以notifyAll的作用在於防止有線程永遠處於沈默狀態。
#con=threading.Condition()：創建條件變量
#con.acquire()：條件變量鎖定狀態
#con.wait()：線程釋放Condition內部的鎖並進入blocked狀態，同時在waiting池中記錄這個線程
#con.notify()：Condition對象會從waiting池中挑選一個線程，通知其調用acquire方法嘗試取到鎖
#con.notifyAll()：喚醒所有處於waiting池中的所有線程，防止有線程永遠處於沈默狀態
#con.release()：條件變量釋放狀態
------------------------------線程同步之隊列---------------------------
#from Queue import Queue：進行對應的隊列包的引用
#queue=Queue()：隊列的創建
#queue.qsize()：獲取隊列中內容的數量
#queue.put(內容)：向隊列中添加對應的數據信息
#queue.set()：從隊列中取出對應的數據
#queue.empty()：查看當前隊列內容是否為空
線程隊列實現生產者消費者
------------------------------線程間通信---------------------------
threading.Event可以使一個線程等待其他線程的通知。其內置了一個標誌，初始值為False。線程通過wait()方法進入等待狀態，直到另一個線程調用set()方法將內置標誌設置為True時，Event通知所有等待狀態的線程恢復運行。還可以通過isSet()方法查詢Envent對象內置狀態的當前值。
#event=threading.Event()：進行對應Envent對象的創建
#self.threadEvent=event ：重構對應threading.Thread基類中的init的方法。
#self.threadEvent.wait()：使線程進入等待狀態
#event.set()：啟動waiting池中等待的線程
------------------------------線程的合並和後臺線程---------------------------
python的Thread類中還提供了join()方法，使得一個線程可以等待另一個線程執行結束後再繼續運行。這個方法還可以設定一個timeout參數，避免無休止的等待。因為兩個線程順序完成，看起來象一個線程，所以稱為線程的合並。
默認情況下，主線程在退出時會等待所有子線程的結束。如果希望主線程不等待子線程，而是在退出時自動結束所有的子線程，就需要設置子線程為後臺線程(daemon)。方法是通過調用線程類的setDaemon()方法。
#myThread.setDaemon(True)：將該線程轉為後臺線程
------------------------------ThreadLocal---------------------------
global_dict={}
global_dict[threading.current_thread()]
------------------------------多進程---------------------------
在Unix/Linux操作系統中，提供了一個fork()系統函數，它非常特殊。
普通的函數調用，調用一次，返回一次，但是fork()調用一次，返回兩次，因為操作系統自動把當前進程（稱為父進程）復制了一份（稱為子進程），然後，分別在父進程和子進程內返回。
子進程永遠返回0，而父進程返回子進程的ID。
這樣做的理由是，一個父進程可以fork出很多子進程，所以，父進程要記下每個子進程的ID，而子進程只需要調用getppid()就可以拿到父進程的ID。
#import os ：引用對應的進程包
#pid=os.fork()：程序執行到os.fork()時，操作系統會創建一個新的進程（子進程），然後復制父進程的所有信息到子進程中，然後父進程和子進程都會從fork()函數中得到一個返回值，其進程中這個值一定是0，而父進程中是子進程的 id號
#os.getpid()：獲取當前進程的pid
#os.getppid()：獲取父進程的pid
------------------------------multiprocessing模塊---------------------------
#from multiprocessing import Process：multiprocessing模塊提供了一個Process類來代表一個進程對象。
#p=Process(target=run_proc,args=(‘test‘,))：創建對應的進程對象
#p.start()：進程的啟動
#p.join()：multiprocessing模塊提供了一個Process類來代表一個進程對象，下面的例子演示了啟動一個子進程並等待其結束
#multiprocessing.cpu_count()：查看對應的cpu核數
#pipe=multiprocessing.Pipe()：創建一個管道，管道兩個端口調用分別為pipe[0],pipe[1]
#pipe[0].send(i)：為管道一側進行內容的添加操作
#pipe[0].recv()：獲取管道一側的內容信息
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