本教程的知识点为：操作系统 1. 常见的操作系统 4. 小结 ls命令选项 2. 小结 mkdir和rm命令选项 1. mkdir命令选项 压缩和解压缩命令 1. 压缩格式的介绍 2. tar命令及选项的使用 3. zip和unzip命令及选项的使用 4. 小结 编辑器 vim 1. vim 的介绍 2. vim 的工作模式 3. vim 的末行模式命令 4. vim 的常用命令 获取进程编号 1. 获取进程编号的目的 2. 获取当前进程编号 3. 获取当前父进程编号 4. 小结 线程执行带有参数的任务 1. 线程执行带有参数的任务的介绍 2. args参数的使用 3. kwargs参数的使用 4. 小结 1. s锁的概念 2. s锁示例 3. 避免s锁 4. 小结 端口和端口号的介绍 1. 问题思考 2. 什么是端口 3. 什么端口号 4. 端口和端口号的关系 HTTP 协议 1. HTTP 协议的介绍 2. HTTP 协议的作用 3. 浏览器访问web服务器的通信过程 4. 小结 静态Web服务器-返回固定页面数据 1. 开发自己的静态Web服务器 2. 静态Web服务器-返回固定页面数据的示例代码 3. 小结 静态Web服务器-返回指定页面数据 静态Web服务器-面向对象开发 1. 以面向对象的方式开发静态Web服务器 2. 静态Web服务器-面向对象开发的示例代码 3. 小结 静态Web服务器-命令行启动动态绑定端口号 修改闭包内使用的外部变量 1. 修改闭包内使用的外部变量 2. 小结 装饰器 1. 装饰器的定义 property属性 1. property属性的介绍 2. 装饰器方式 3. 类属性方式 4. 小结 深拷贝和浅拷贝 1. 浅拷贝 2. 深拷贝 3. 浅拷贝和深拷贝的区别 4. 总结 匹配多个字符 1. 匹配多个字符 示例1：* 示例2：+ 示例3：?

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获取进程编号

学习目标

• 能够知道如果获取进程编号

1. 获取进程编号的目的

获取进程编号的目的是验证主进程和子进程的关系，可以得知子进程是由那个主进程创建出来的。

获取进程编号的两种操作

• 获取当前进程编号
• 获取当前父进程编号

2. 获取当前进程编号

os.getpid() 表示获取当前进程编号

示例代码:

import multiprocessing
import time
import os




# 跳舞任务


def dance():
    # 获取当前进程的编号
    print("dance:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("dance:", multiprocessing.current_process())
    for i in range(5):
        print("跳舞中...")
        time.sleep(0.2)
        # 扩展:根据进程编号杀死指定进程
        os.kill(os.getpid(), 9)




# 唱歌任务


def sing():
    # 获取当前进程的编号
    print("sing:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("sing:", multiprocessing.current_process())
    for i in range(5):
        print("唱歌中...")
        time.sleep(0.2)


if __name__ == '__main__':

    # 获取当前进程的编号
    print("main:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("main:", multiprocessing.current_process())
    # 创建跳舞的子进程
    # group: 表示进程组，目前只能使用None
    # target: 表示执行的目标任务名(函数名、方法名)
    # name: 进程名称, 默认是Process-1, .....
    dance_process = multiprocessing.Process(target=dance, name="myprocess1")
    sing_process = multiprocessing.Process(target=sing)

    # 启动子进程执行对应的任务
    dance_process.start()
    sing_process.start()

执行结果:

main: 70763
main: <_MainProcess(MainProcess, started)>
dance: 70768
dance: <Process(myprocess1, started)>
跳舞中...
sing: 70769
sing: <Process(Process-2, started)>
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...

3. 获取当前父进程编号

os.getppid() 表示获取当前父进程编号

示例代码:

import multiprocessing
import time
import os




# 跳舞任务


def dance():
    # 获取当前进程的编号
    print("dance:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("dance:", multiprocessing.current_process())
    # 获取父进程的编号
    print("dance的父进程编号:", os.getppid())
    for i in range(5):
        print("跳舞中...")
        time.sleep(0.2)
        # 扩展:根据进程编号杀死指定进程
        os.kill(os.getpid(), 9)




# 唱歌任务


def sing():
    # 获取当前进程的编号
    print("sing:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("sing:", multiprocessing.current_process())
    # 获取父进程的编号
    print("sing的父进程编号:", os.getppid())
    for i in range(5):
        print("唱歌中...")
        time.sleep(0.2)


if __name__ == '__main__':

    # 获取当前进程的编号
    print("main:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("main:", multiprocessing.current_process())
    # 创建跳舞的子进程
    # group: 表示进程组，目前只能使用None
    # target: 表示执行的目标任务名(函数名、方法名)
    # name: 进程名称, 默认是Process-1, .....
    dance_process = multiprocessing.Process(target=dance, name="myprocess1")
    sing_process = multiprocessing.Process(target=sing)

    # 启动子进程执行对应的任务
    dance_process.start()
    sing_process.start()

main: 70860
main: <_MainProcess(MainProcess, started)>
dance: 70861
dance: <Process(myprocess1, started)>
dance的父进程编号: 70860
跳舞中...
sing: 70862
sing: <Process(Process-2, started)>
sing的父进程编号: 70860
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...

4. 小结

• 获取当前进程编号

• os.getpid()

• 获取当前父进程编号

• os.getppid()

• 获取进程编号可以查看父子进程的关系

进程执行带有参数的任务

学习目标

• 能够写出进程执行带有参数的任务

1. 进程执行带有参数的任务的介绍

前面我们使用进程执行的任务是没有参数的，假如我们使用进程执行的任务带有参数，如何给函数传参呢?

Process类执行任务并给任务传参数有两种方式:

• args 表示以元组的方式给执行任务传参
• kwargs 表示以字典方式给执行任务传参

2. args参数的使用

示例代码:

import multiprocessing
import time




# 带有参数的任务


def task(count):
    for i in range(count):
        print("任务执行中..")
        time.sleep(0.2)
    else:
        print("任务执行完成")


if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    # args: 以元组的方式给任务传入参数
    sub_process = multiprocessing.Process(target=task, args=(5,))
    sub_process.start()

执行结果:

任务执行中..
任务执行中..
任务执行中..
任务执行中..
任务执行中..
任务执行完成

3. kwargs参数的使用

示例代码:

import multiprocessing
import time




# 带有参数的任务


def task(count):
    for i in range(count):
        print("任务执行中..")
        time.sleep(0.2)
    else:
        print("任务执行完成")


if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程

    # kwargs: 表示以字典方式传入参数
    sub_process = multiprocessing.Process(target=task, kwargs={"count": 3})
    sub_process.start()

执行结果:

任务执行中..
任务执行中..
任务执行中..
任务执行完成

4. 小结

• 进程执行任务并传参有两种方式:

• 元组方式传参(args): 元组方式传参一定要和参数的顺序保持一致。

• 字典方式传参(kwargs): 字典方式传参字典中的key一定要和参数名保持一致。

进程的注意点

学习目标

• 能够说出进程的注意点

1. 进程的注意点介绍

1. 进程之间不共享全局变量
2. 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束

2. 进程之间不共享全局变量

import multiprocessing
import time



# 定义全局变量


g_list = list()




# 添加数据的任务


def add_data():
    for i in range(5):
        g_list.append(i)
        print("add:", i)
        time.sleep(0.2)

    # 代码执行到此，说明数据添加完成
    print("add_data:", g_list)


def read_data():
    print("read_data", g_list)


if __name__ == '__main__':
    # 创建添加数据的子进程
    add_data_process = multiprocessing.Process(target=add_data)
    # 创建读取数据的子进程
    read_data_process = multiprocessing.Process(target=read_data)

    # 启动子进程执行对应的任务
    add_data_process.start()
    # 主进程等待添加数据的子进程执行完成以后程序再继续往下执行，读取数据
    add_data_process.join()
    read_data_process.start()

    print("main:", g_list)

    # 总结: 多进程之间不共享全局变量

执行结果:

add: 0
add: 1
add: 2
add: 3
add: 4
add_data: [0, 1, 2, 3, 4]
main: []
read_data []

进程之间不共享全局变量的解释效果图:

3. 进程之间不共享全局变量的小结

• 创建子进程会对主进程资源进行拷贝，也就是说子进程是主进程的一个副本，好比是一对双胞胎，之所以进程之间不共享全局变量，是因为操作的不是同一个进程里面的全局变量，只不过不同进程里面的全局变量名字相同而已。

4. 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束

假如我们现在创建一个子进程，这个子进程执行完大概需要2秒钟，现在让主进程执行0.5秒钟就退出程序，查看一下执行结果，示例代码如下:

import multiprocessing
import time




# 定义进程所需要执行的任务


def task():
    for i in range(10):
        print("任务执行中...")
        time.sleep(0.2)

if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    sub_process = multiprocessing.Process(target=task)
    sub_process.start()

    # 主进程延时0.5秒钟
    time.sleep(0.5)
    print("over")
    exit()

    # 总结： 主进程会等待所有的子进程执行完成以后程序再退出

执行结果:

任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
over
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...

说明:

通过上面代码的执行结果，我们可以得知: 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束

假如我们就让主进程执行0.5秒钟，子进程就销毁不再执行，那怎么办呢?

• 我们可以设置守护主进程 或者 在主进程退出之前 让子进程销毁

守护主进程:

• 守护主进程就是主进程退出子进程销毁不再执行

子进程销毁:

• 子进程执行结束

保证主进程正常退出的示例代码:

import multiprocessing
import time




# 定义进程所需要执行的任务


def task():
    for i in range(10):
        print("任务执行中...")
        time.sleep(0.2)

if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    sub_process = multiprocessing.Process(target=task)
    # 设置守护主进程，主进程退出子进程直接销毁，子进程的生命周期依赖与主进程
    # sub_process.daemon = True
    sub_process.start()

    time.sleep(0.5)
    print("over")
    # 让子进程销毁
    sub_process.terminate()
    exit()

    # 总结： 主进程会等待所有的子进程执行完成以后程序再退出
    # 如果想要主进程退出子进程销毁，可以设置守护主进程或者在主进程退出之前让子进程销毁

执行结果:

任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
over

5. 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束的小结

• 为了保证子进程能够正常的运行，主进程会等所有的子进程执行完成以后再销毁，设置守护主进程的目的是主进程退出子进程销毁，不让主进程再等待子进程去执行。
• 设置守护主进程方式： 子进程对象.daemon = True
• 销毁子进程方式： 子进程对象.terminate()

线程

学习目标

能够知道线程的作用

1. 线程的介绍

在Python中，想要实现多任务除了使用进程，还可以使用线程来完成，线程是实现多任务的另外一种方式。

2. 线程的概念

线程是进程中执行代码的一个分支，每个执行分支（线程）要想工作执行代码需要cpu进行调度 ，也就是说线程是cpu调度的基本单位，每个进程至少都有一个线程，而这个线程就是我们通常说的主线程。

3. 线程的作用

多线程可以完成多任务

多线程效果图:

4. 小结

• 线程是Python程序中实现多任务的另外一种方式，线程的执行需要cpu调度来完成。

多线程的使用

学习目标

• 能够使用多线程完成多任务

1. 导入线程模块

#导入线程模块


import threading

2. 线程类Thread参数说明

Thread([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

• group: 线程组，目前只能使用None
• target: 执行的目标任务名
• args: 以元组的方式给执行任务传参
• kwargs: 以字典方式给执行任务传参
• name: 线程名，一般不用设置

3. 启动线程

启动线程使用start方法

4. 多线程完成多任务的代码

```py import threading import time

唱歌任务

def sing(): # 扩展： 获取当前线程 # print("sing当前执行的线程为：", threading.current_thread()) for i in range(3): print("正在唱歌...%d" % i)