计算机又叫电脑，即通电的大脑，发明计算机是为了让他通电之后能够像人一样去工作，并且它比人的工作效率更高，因为可以24小时不间断
计算机五大组成部分
控制器
运算器
存储器
输入设备
输出设备
计算机的核心真正干活的是CPU(控制器+运算器=中央处理器)
程序要想被计算机运行，它的代码必须要先由硬盘读到内存，之后cpu取指再执行
参考博客即可:https://www.cnblogs.com/Dominic-Ji/articles/10929381.html
单核实现并发的效果
并发
看起来像同时运行的就可以称之为并发
并行
真正意义上的同时执行
ps:
补充：我们直接假设单核就是一个核，干活的就一个人，不要考虑cpu里面的内核数
节省多个程序运行的总耗时
空间上的服用与时间上的服用
空间上的复用
多个程序公用一套计算机硬件
时间上的复用
例子:洗衣服30s，做饭50s，烧水30s
单道需要110s，多道只需要任务做长的那一个 切换节省时间
例子:边吃饭边玩游戏 保存状态
切换+保存状态
""" 切换(CPU)分为两种情况 1.当一个程序遇到IO操作的时候，操作系统会剥夺该程序的CPU执行权限 作用:提高了CPU的利用率 并且也不影响程序的执行效率 2.当一个程序长时间占用CPU的时候，操作吸引也会剥夺该程序的CPU执行权限 弊端:降低了程序的执行效率(原本时间+切换时间) """
程序与进程的区别
程序就是一堆躺在硬盘上的代码，是“死”的 进程则表示程序正在执行的过程，是“活”的
先来先服务调度算法
"""对长作业有利，对短作业无益"""
"""对短作业有利，多长作业无益"""
所有的程序想要被执行必须先经历就绪态
事件请求包括input，print，open一类
阻塞态到就绪态：input获取到值，文件读取完成，timesleep结束
描述的是任务的提交方式
同步：任务提交之后，原地等待任务的返回结果，等待的过程中不做任何事，程序层面上表现的感觉就是卡住了
异步：任务提交之后，不原地等待任务的返回结果，直接去做其他事情，等待任务的返回结果
任务的返回结果会有一个异步的回调机制
描述的是程序的运行状态
最高效的一种组合就是异步+非阻塞
理想状态：我们应该让我们写的代码永远处于就绪态和运行态，没有阻塞
代码开启进程和线程的方式，代码书写基本是一样的，学会了如何开启进程就学会了如何开启线程
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print(‘%s is running‘%name)
time.sleep(3)
print(‘%s is over‘%name)
if __name__ == ‘__main__‘:
# 1 创建一个对象
p = Process(target=task, args=(‘jason‘,))
# 容器类型哪怕里面只有1个元素 建议要用逗号隔开
# 2 开启进程
p.start() # 告诉操作系统帮你创建一个进程 异步
print(‘主‘)
# 第二种方式 类的继承
from multiprocessing import Process
import time
class MyProcess(Process):
def run(self):
print(‘hello bf girl‘)
time.sleep(1)
print(‘get out!‘)
if __name__ == ‘__main__‘:
p = MyProcess()
p.start()
print(‘主‘)
windows操作系统下，创建进程一定要在main内创建，因为windows下创建进程类似于模块导入的方式，会从上往下执行
第一种方式用的比较多
创建进程就是在内存中申请一块内存空间，将需要运行的代码丢进去，一个进程对应在内存中就是一块独立的内存空间，多个进程对应的是多块独立的内存空间
进程与进程之间的数据在默认状态下无法直接交互，如果想交互可以借助别的工具，模块
主进程等待子进程结束之后，再继续往后执行
结果就是把异步变成同步
from multiprocessing import Process
import time
def task(name, n):
print(‘%s is running‘%name)
time.sleep(n)
print(‘%s is over‘%name)
if __name__ == ‘__main__‘:
# p1 = Process(target=task, args=(‘jason‘, 1))
# p2 = Process(target=task, args=(‘egon‘, 2))
# p3 = Process(target=task, args=(‘tank‘, 3))
# start_time = time.time()
# p1.start()
# p2.start()
# p3.start() # 仅仅是告诉操作系统要创建进程
# # time.sleep(50000000000000000000)
# # p.join() # 主进程等待子进程p运行结束之后再继续往后执行
# p1.join()
# p2.join()
# p3.join()
start_time = time.time()
p_list = []
for i in range(1, 4):
p = Process(target=task, args=(‘子进程%s‘%i, i))
p.start()
p_list.append(p)
for p in p_list:
p.join()
print(‘主‘, time.time() - start_time)
from multiprocessing import Process
money = 100
def task():
global money # 局部修改全局
money = 666
print(‘子‘,money)
if __name__ == ‘__main__‘:
p = Process(target=task)
p.start()
p.join()
print(money)
原文：https://www.cnblogs.com/Tornadoes-Destroy-Parking-Lots/p/12755725.html