在程序猿的世界中,线程和进程是一个很重要的概念,很多人经常弄不清线程和进程到底是什么,有什么区别,本文试图来解释一下线程和进程。首先来看一下概念:
进程(英语:process),是计算机中已运行程序的实体。进程为曾经是分时系统的基本运作单位。在面向进程设计的系统(如早期的UNIX,Linux 2.4及更早的版本)中,进程是程序的基本执行实体;在面向线程设计的系统(如当代多数操作系统、Linux 2.6及更新的版本)中,进程本身不是基本运行单位,而是线程的容器。程序本身只是指令、数据及其组织形式的描述,进程才是程序(那些指令和数据)的真正运行实例。–维基百科
线程(英语:thread)是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。–维基百科
概念太吓人了,先来看一下进程,这个相对于线程来说还是稍微好理解一点的。进程,是程序运行的实体,这句话的意思是,程序是存放在硬盘中的,当这个程序运行时,就会产生若干个进程,并且这个进程是可见的,在windows8的任务管理器中,我们看到有下列进程:
那么什么是线程呢?如果你编写过程序,特别是类似windows的批处理这样的逻辑控制语句少的语言,就能明显感觉到,当运行一个程序是,实际上整个运行的过程是从头部一直运行到尾部。例如有这样一段批处理的代码,提示用户输入姓名,然后根据姓名输出问候:
@echo off set /p name=请输入您的姓名: cls echo 你好,%name pause
这段小程序就是自上而下执行,执行完毕则退出。不管是批处理,像PHP,Node.JS等都是这样自上而下执行的。实际上这就是一个线程,可以这样去理解:线程是一个任务流,它被包含在进程之中。有个例子:
5月1号这一天,麦当劳生意比较火爆,人很多,前台有6个窗口,有4个窗口在工作,随着要吃饭的人变多,麦当劳不得不开放了剩余的两个窗口。在这里,每一个窗口就是一个进程,处理卖垃圾食品这样一个任务,让系统需要处理更多请求时候,开放窗口就是增加进程来处理需求。由于是假期,发现即使是6个窗口全开了,排队的客户还是很多,那么,这里是不是没有其它的办法了呢?效率都是逼出来的,经理发现,客户买完东西,在旁边等,当客户的汉堡(或者其它垃圾食品)准备好了,是由单独的一个人(小明)把食品递给客户,由于这个人需要把准备好的食物分别送给6个不同窗口的客户,所以效率很低。这时候经理发话了,食品准备好了,直接由窗口的售卖人员把食品给正在等在的客户,这样比较节省时间。在这里,前台售卖人员的工作就有原来的一项专门售卖商品的工作,变成了两项,就是两个进程。
进上总结,一个进程中至少有一个线程,在实际的工作中,不是所有的程序都支持多线程,也有一些程序对多进程也支持得不够好,像PHP,Node.js等都是单进程,单线程的。
下面这个python的脚本让一个进程中运行两个线程:
import time import thread def Ordering(interval): cnt = 0 while cnt<100: print '好了,你订餐成功,订餐号码是:%d号 订餐时间是:%s 请在旁边耐心等待\n\n'%(cnt, time.ctime()) time.sleep(interval) cnt+=1 thread.exit_thread() def Notice(interval): cnt = 0 while cnt<100: print '谁的号码是%d,您的餐好了,过来取一下\n'%(cnt) time.sleep(interval) cnt+=1 thread.exit_thread() def work(): #Use thread.start_new_thread() to create 2 new threads thread.start_new_thread(Ordering,(1,)) thread.start_new_thread(Notice,(5,)) if __name__=='__main__': work()

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

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