多线程进度条python

多线程进度条python相关知识

• Python学习记录-多进程和多线程

  Python学习记录-多进程和多线程[TOC]1. 进程和线程进程狭义定义：进程是正在运行的程序的实例（an instance of a computer program that is being executed）。广义定义：进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它是操作系统动态执行的基本单元，在传统的操作系统中，进程既是基本的分配单元，也是基本的执行单元。线程线程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。线程与进程比较线程与进程的区别：1）地址空间和其它资源（如打开文件）：进程间相互独立，同一进程的各线程间共享。某进程内的线程在其它进程不可见。2）通信：进程间通信IPC，线程间可以直接读写进程数据段（如全局变量）来进行通信——需要进程同步和互斥手段的辅助，以保证数据的一致性。3）创建：创建新线程很简单，创建新进程需要对父进程进行
• Python 多进程与多线程

  图片来自 unsplash前言：为什么有人说 Python 的多线程是鸡肋，不是真正意义上的多线程？看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。问题：1、Python 多线程为什么耗时更长？2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程？1 基础知识现在的 PC 都是多核的，使用多线程能充分利用 CPU 来提供程序的执行效率。1.1 线程线程是一个基本的 CPU 执行单元。它必须依托于进程存活。一个线程是一个execution context（执行上下文），即一个 CPU 执行时所需要的一串指令。1.2 进程进程是指一个程序在给定数据集合上的一次执行过程，是系统进行资源分配和运行调用的独立单位。可以简单地理解为操作系统中正在执行的程序。也就说，每个应用程序都有一个自己的进程。每一个进程启动时都会最先产生一个线程，即主线程。然后主线程会再创建其他的子线程。1.3 两者的区别线程必须在某个进行中执行。一个进程可包含多个线程，其中有且只有一个主线程。多线程共享同个地址空间、打开
• Python 多线程、多进程 （三）之 线程进程对比、多进程

  一、多线程与多进程的对比在之前简单的提过，CPython中的GIL使得同一时刻只能有一个线程运行，即并发执行。并且即使是多核CPU，GIL使得同一个进程中的多个线程也无法映射到多个CPU上运行，这么做最初是为了安全着想，慢慢的也成为了限制CPython性能的问题。一个线程想要执行，就必须得到GIL，否则就不能拿到CPU资源。但是也不是说一个线程在拿到CPU资源后就一劳永逸，在执行的过程中GIL可能会释放并被其他线程获取，所以说其它的线程会与本线程竞争CPU资源，线程是抢占式执行的。具体可在 understand GIL中看到，传送门。多线程在python2中：当一个线程进行I/O的时候会释放锁，另外当ticks计数达到100（ticks可以看作是Python自身的一个计数器，也可对比着字节码指令理解，专门做用于GIL，每次释放后归零，这个计数可以通过 sys.setcheckinterval 来调整)。锁释放之后，就涉及到线程的调度，线程的锁进行，线程的切换。这是会消耗CPU资源，因此会造成程序性能问题和等
• Python多线程

  多线程基础概念 并行与并发 并行：同时处理多个任务，必须在多核环境下 一段时间内同时处理多个任务，单核也可以并发 并发手段 线程：内核空间的调度 进程：内核空间的调度 协程：用户空间的调度 线程可以允许程序在同一进程空间中并发运行多个操作。本次主要介绍Python标准库中的多线程模块threading。 threading模块 线程初始化 使用threading模块的Thread类初始化对象然后调用start方法启动线程。 import threading import time def worker(num): time.sleep(1) print('wo

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• 2小时搞定多线程概念 并发是程序员永恒的命题。并发易学难精，没有稳扎稳打的第一步，前路坎坷易弃坑。本课程涵盖线程、进程、多线程、并发、高并发、同步、异步、阻塞、非阻塞等，带大家快速构建清晰的理论基石。另有高频面试点拨，让你学懂、会用。

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• 进度条 ProgressBar 今天要学的是一个特定场合要用到的控件——进度条控件。进度条的作用不言而喻，而在实际使用中，通常会有两种类型的进度条：横向进度条和圆形进度条。当然，ProgressBar 也是支持这两种类型的，可以应对大多数的开发场景。
• 2. 绘制多条折线 如果我们要绘制多条折线，应该怎么做呢？这一小节我们就来画三条折线，为了区分三条折线，我们会用上一节学习的 strokeStyle 属性来给线段设定不同的颜色，本节还将学习一个新的属性 lineWidth ，该属性作用为设置线段宽度。首先，我们分别绘制三条折线。先看一个整体案例：1412运行结果：我们将上面的例子拆分讲解：获取 canvas 的渲染上下文。const canvas = document.getElementById('imooc');const ctx = canvas.getContext('2d');绘制第一条折线，折线的颜色为红色 (red)，折线的宽度为 4px。ctx.moveTo(10,10);ctx.lineTo(100,50);ctx.lineTo(200,10);ctx.strokeStyle="red";ctx.lineWidth=4; //设置线段宽度为4pxctx.stroke();绘制第二条折线，折线的颜色为绿色 (green)，折线的宽度为 5px。ctx.moveTo(10,30);ctx.lineTo(100,70);ctx.lineTo(200,30);ctx.strokeStyle="green"ctx.lineWidth=5; //设置线段宽度为5pxctx.stroke();绘制第三条折线，折线的颜色为蓝色 (blue)，折线的宽度为 6px。ctx.moveTo(10,50);ctx.lineTo(100,100);ctx.lineTo(200,50);ctx.strokeStyle="blue"ctx.lineWidth=6; //设置线段宽度为6pxctx.stroke();通过运行上面的案例，我们有没有发现一个问题？那就是绘制出来的线段都是一个颜色，而且线段的宽度都是一样的，都是最后设置的蓝色和 6px 宽，这个是什么原因呢？这里我们需要明白一个原理就是：canvas 是基于状态的绘制。什么是“canvas 是基于状态的绘制？”我们用上面的案例来说明，上面案例中，每次使用 stroke() 时，都会把之前已经绘制的内容重新绘制一遍，例如开始 stroke() 第二条折线的时候，canvas 会把第一条折线重新再绘制一遍，开始 stroke() 第三条折线的时候，会把第一条折线和第二条折线再重新绘制一遍，之前绘制的折线不是消失了，而是被遮挡了。因为 canvas 是基于状态的绘制，所以我们这里看到了三条一样的折线，那么我们想要绘制不一样的折线应该怎么做呢？这里就需要用到新的方法 beginPath()，从字面意思我们可以知道，它的作用是重新开始一个路径。下面我们来看一个案例：1413运行结果：我们将上面的例子拆分讲解：获取 canvas 的渲染上下文。const canvas = document.getElementById('imooc');const ctx = canvas.getContext('2d');绘制第一条折线，折线的颜色为红色 (red)，折线的宽度为 4px，第一个 beginPath 是可以省略的，因为 canvas 默认开始就是一个新的路径。ctx.beginPath() //开始一个新路径（第一个可以省略）ctx.moveTo(10,10);ctx.lineTo(100,50);ctx.lineTo(200,10);ctx.strokeStyle="red";ctx.lineWidth=4;ctx.stroke();绘制第二条折线，开始之前增加了 beginPath 方法，折线的颜色为绿色 (green)，折线的宽度为 5px。ctx.beginPath()ctx.moveTo(10,30);ctx.lineTo(100,70);ctx.lineTo(200,30);ctx.strokeStyle="green"ctx.lineWidth=5; ctx.stroke();绘制第三条折线，开始之前增加了 beginPath 方法，折线的颜色为蓝色 (blue)，折线的宽度为 6px。ctx.beginPath()ctx.moveTo(10,50);ctx.lineTo(100,100);ctx.lineTo(200,50);ctx.strokeStyle="blue"ctx.lineWidth=6;ctx.stroke();到这里我们就完成了多条折线的绘制。
• 2.2 进程和线程的区别 首先给出进程和线程的基本定义：进程（Process） ：是操作系统任务调度的基本单元， 目的是为了实现操作系统的并发。线程（Thread） ：线程是进程的子任务，是进程中实际运行的任务，线程是程序执行的最小单元。然后分析两者之间的主要区别：（1）包含关系：一个线程肯定归属于一个进程，但是一个进程可以包含多个线程。（2）内存管理：操作系统会给进程分配独立的内存空间，但是一个进程下的多个线程共享内存空间。以 Java 编程为例，同一个 main 函数进程下的多个线程共享代码段（代码和常量），以及数据段（全局变量和静态变量），这些都是共享的内存空间，不过需要注意，每个线程会有独立的运行栈空间。（3）单元定义：从内存分配的角度就能看出，进程是资源分配的最小单元，线程是 CPU 执行的最小单元。（4）系统开销：创建进程和线程的系统开销是不同的，因为在创建和销毁进程时，操作系统需要分配和回收内存资源，创建线程不需要切换整体内存空间，所以创建进程的系统开销远大于创建线程；在切换进程时需要保存 CPU 运行的上下文，切换线程只需要切换 CPU 中少数寄存器的内容，所以切换进程的系统开销也远大于切换线程。（5）稳定性分析：因为不会共用内存空间，所以一个进程挂了对另外的进程影响很小，但是同一进程下的线程是共享内存的，所以一个线程挂了，会影响到其他线程。（6）通信：因为不同进程处于不同的内存空间，所以通信方式比较麻烦，具体方式将在之后的小节介绍。同一进程下的线程之间通信方式相对简单，因为共享内存，可以读写相同的内存空间。
• 4. 主从多线程模型 架构图分析：主要分为三个模块，分别为 Reactor 主线程、Reactor 子线程、Worker 线程池。其中 Reactor 主线程可以对应多个 Reactor 子线程，也就是说，一个 MainReactor 对应多个 SubReactor；Reactor 主线程的 MainReactor 对象通过 select 监听客户端连接事件，收到事件之后，通过 Acceptor 处理连接事件；当 Acceptor 处理连接事件之后，MainReactor 将连接事件分配给 Reactor 子线程的 SubReactor 进行处理；SubReactor 将连接加入到连接队列进行监听，并且创建 Handler 处理对应的事件。一旦有新的事件（非连接）则分配给 Handler 进行处理；Handler 通过 read () 方法读取数据，并且分发给 Worker 线程池去做业务处理；Worker 线程池分配线程去处理业务，处理完成之后把结果返回给 Handler；Handler 收到 Worker 线程返回的结果之后，再通过 send () 方法返回给客户端。方案的优点：责任明确，单一功能拆分的更细，Reactor 主线程负责接收请求，不负责处理请求；Reactor 子线程负责处理请求。并发量很高的情况，可以减轻单个 Reactor 的压力，并且提高处理速度；Reactor 子线程只负责读取数据和响应数据，耗时的业务处理则丢给 Worker 线程池去处理。这种通过把完整任务层层分发下去，每个组件需要处理的内容就会变的很简单，处理起来效率自然会很高。方案的缺点：编程复杂度非常的高；即使一个 Reactor 主线程对应多个 Reactor 子线程，Reactor 主线程还是会存在单节点故障问题，不过真实业务场景当中，如果考虑单节点故障问题的话，一般都是通过分布式集群（Netty 集群）的方式去解决，而不是靠单节点的线程模型去解决，这里大家了解一下即可。总的来说，主从多线程模型是应用比较多的一种线程模型，包括 Nginx 主从 Reactor 多线程模型、Memcached 主从多线程模型、Netty 主从多线程模型等知名开源框架的。
• 2. 多线程的基本使用 Python 的 threading 模块中提供了类 Thread 用于实现多线程，用户有两种使用多线程的方式:在线程构造函数中指定线程的入口函数。自定义一个类，该类继承类 Thread，在自定义的类中实现 run 方法。
• Java 多线程 本小节我们将学习 Java 多线程，通过本小节的学习，你将了解到什么是线程，如何创建线程，创建线程有哪几种方式，线程的状态、生命周期等内容。掌握多线程的代码编写，并理解线程生命周期等内容是本小节学习的重点。

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