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1.进程和线程:

程序是指令和数据的有序集合，其本身没有任何运行的含义，是一个静态的概念；
进程是程序在处理机上的一次执行过程，它是一个动态的概念；
程序可以作为一种软件资料长期存在；而进程是有一定生命期的，是暂时的；
​
线程是最小的执行单元，不能独立执行， 必须依存在进程中，而进程由至少一个线程组成；
多进程中，每个进程中所有数据（包括全局变量）都各有拥有一份，互不影响；
多线程中，所有线程共享进程的内存；

优缺点：

线程执行开销小，但不利于资源的管理和保护；而进程正相反。

用途：

多线程多用于io密集型操作(io意味着出现阻塞)

多进程多用于cpu密集型运算(没有阻塞)

2.进程的创建：

import multiprocessing
import os
​
def run_proc(name):
 print('子进程运行中，name= %s ,pid=%d...' % (name, os.getpid())) # getpid（）获取当前进程号 getppid()获取当前进程的父进程号
​
p = multiprocessing.Process(target=run_proc, args=('test',))
p.start()

使用继承的方式创建进程:

from multiprocessing import Process
import time
​
# 继承Process类
class NewProcess(Process): 
 # 重写__init__方法
 def __init__(self, num):
 super(MyThread, self).__init__() # 注意super()方法的格式
 self.num = num 
​
 # 重写run方法
 def run(self): 
 for i in range(self.num):
 print("子进程")
 time.sleep(0.5)
def main():
 p = NewProcess(5)
 # 调用p.start()方法，然后在Process的start方法中调用run方法
 p.start()
if __name__ == '__main__':
 main()

3.进程间通信：

from multiprocessing import Queue

q=Queue(3) # 初始化一个Queue对象，若括号中没有指定最大可接收的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接受的消息数量没有上限（直到内存的尽头）
q.put("消息1") 
q.get()

4.进程池的创建:

# 导入multiprocessing中的Poll方法
from multiprocessing import Pool
​
def worker(msg):
 pass
 
po=Pool(3) # 定义一个进程池，最大进程数3
po.apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
​
po.close() # 关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join() # 等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后

5.进程池中的进程通信:

# 修改import中的Queue为Manager

from multiprocessing import Manager,Pool

q = Manager().Queue() # 使用Manager中的Queue
po = Pool() # 定义进程池
​
q.put("消息1") 
q.get()

解耦(了解):

高内聚低耦合：是软件工程中的概念，是判断设计好坏的标准，主要是面向对象的设计，主要是看类的内聚性是否高，耦合度是否低。
​
耦合性：也称块间联系。
 指软件系统结构中各模块间相互联系紧密程度的一种度量。
 模块之间联系越紧密，其耦合性就越强，模块的独立性则越差。模块间耦合高低取决于模块间接口的复杂性、调用的方式及传递的信息。
 
内聚性：又称块内联系。
 指模块的功能强度的度量，即一个模块内部各个元素彼此结合的紧密程度的度量。
 若一个模块内各元素（语名之间、程序段之间）联系的越紧密，则它的内聚性就越高。
 
高内聚：是指一个软件模块是由相关性很强的代码组成，只负责一项任务，也就是常说的单一责任原则。
​
耦合：一个软件结构内不同模块之间互连程度的度量。
​
低耦合：一个完整的系统，模块与模块之间，尽可能的使其独立存在。
 也就是说，让每个模块，尽可能的独立完成某个特定的子功能。
 模块与模块之间的接口，尽量的少而简单。
 如果某两个模块间的关系比较复杂的话，最好首先考虑进一步的模块划分。
 
解耦：尽可能减少代码耦合。