在开始讲今天的正文之前，先给大家介绍一个概念「多线程工作」，这个概念可能有的人听过，也可能有的人平常工作中就是这么做的。我再来给大家讲讲这个概念，所谓的「多线程工作」就是同时做好几件事情。
在学习廖雪峰老师的python教程，学习了多进程和多线程，记录下核心的思路和方法。
多进程顾名思义程序启动的时候运行多个进程，每个进程启动一条线程进行程序处理。 没启动一个进程就要单独划分一块内存资源。就像工厂的厂房。为了提高效率每多添加一条生产线就要单独再盖一个厂房。每个厂房相互是独立的。所以启动多进程是很消耗资源的，毕竟厂房盖多了厂区就没地方给其他设施用了。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
测试过程中，难免遇到多机型兼容测试。如果拿很多手机轮流做手工测试，耗费时间长，重复工作量大，占用人工多。网上已有较多手机测试的文章，基本会根据多个手机参数在配置文件中写死。这样的方式不够灵活，本篇文章动态获取手机信息，形成多份desired_caps，便于多手机启动读取不同参数。同时通过代码维护appium服务，检测端口，释放端口等。本篇文章致力于一键启动，但仍有很多功能不尽人意，后期尽力维护。
上面的代码开启了5个子进程去执行函数，我们可以观察结果，是同时打印的，这里实现了真正的并行操作，就是多个CPU同时执行任务。我们知道进程是python中最小的资源分配单元，也就是进程中间的数据，内存是不共享的，每启动一个进程，都要独立分配资源和拷贝访问的数据，所以进程的启动和销毁的代价是比较大了，所以在实际中使用多进程，要根据服务器的配置来设定。
Python是一门流行的编程语言，广泛用于各种应用领域，包括Web开发、数据分析和自动化任务。但在处理大规模数据或高并发任务时，提高程序性能成为一个关键问题。本文将深入探讨Python并发编程，包括多线程和多进程的使用，以及如何充分利用多核处理器来提高性能。
多线程与多进程大约是后端工程师面试最常被问的几个问题之一了，网上也有不少资料对多线程与多进程进行了详细的介绍，这里，我们就不多做赘述了。
Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。这个进程对象的方法和线程对象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法，其中有一个方法不同Thread线程对象中的守护线程方法是setDeamon，而Process进程对象的守护进程是通过设置daemon属性来完成的。
最近会开始继续 Python 的进阶系列文章，这是该系列的第一篇文章，介绍进程和线程的知识，刚好上一篇文章就介绍了采用 concurrent.futures 模块实现多进程和多线程的操作，本文则介绍下进程和线程的概念，多进程和多线程各自的实现方法和优缺点，以及分别在哪些情况采用多进程，或者是多线程。
首先我们先做一个小脚本，就用turtle画4个同心圆吧！这样在演示多进程的时候比较直观。代码如下：
在现代网络应用程序开发中，性能和可伸缩性是至关重要的。Node.js 是一个基于事件驱动、非阻塞 I/O 的 JavaScript 运行时环境，它以其高性能和高度可伸缩的特性而著名。然而，在处理大量并发请求时，单一的 Node.js 进程可能无法满足需求。为了充分利用多核 CPU 和更好地利用系统资源，Node.js 提供了多进程支持。
由于计算机的CPU是单核的，所以一次只能执行一个任务。 但是现代计算机通常都有多个核心，如果只有一个进程在运行，那么其他核心就处于闲置状态。 多进程编程可以同时利用多个核心，提高程序的运行效率。
进程和线程是操作系统层面的概念，本质上就是两个操作系统内核对象：即操作系统定义的两个数据结构，操作系统通过这两个数据结构，来管理程序的运行。 （1）以多进程形式，允许多个任务同时运行； （2）以多线程形式，允许单个任务分成不同的部分运行； （3）提供协调机制，一方面防止进程之间和线程之间产生冲突，另一方面允许进程之间和线程之间共享资源。
Python 的多线程库 threading 在某些情况下确实是鸡肋的，这是因为 Python 的全局解释器锁（Global Interpreter Lock, GIL）导致了多线程的并发性能不能真正发挥出来。简单来说，这意味着在任何给定时刻只有一个线程能够真正地运行 Python 代码，这就限制了多线程的性能。
在上一节，我们学习了Python的多线程编程，这节我们学习一下Python的多进程编程。
在Python编程领域中，处理并发任务是提高程序性能的关键之一。本文将探讨Python中两种常见的并发编程方式：多线程和多进程，并比较它们的优劣之处。通过代码实例和详细的解析，我们将深入了解这两种方法的适用场景和潜在问题。
多进程相当于启动了多个程序, 共同执行了同一份代码, 他们之间的内存地址完全不一样
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个CPU、多台服务器来分担负载，这就是所
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个 CPU、多台服务器来分担负载，这就是所谓分布的策略。分布式的服务器概念很简单，但是实现起来却比较复杂。因为我们写的程序，往往都是以一个 CPU，一块内存为基础来设计的，所以要让多个程序同时运行，并且协调运作，这需要更多的底层工作。
在了解multiprocessing模块之前，我们先来了解一下进程的基本概念。进程是计算机中运行的程序的实例，它拥有独立的内存空间和系统资源。相比于多线程，多进程更容易实现并行处理，因为每个进程都有自己的解释器和全局解释器锁（GIL）。
IBM有个家伙做了个测试，发现切换线程context的时候，windows比linux快一倍多。进出最快的锁（windows2k的 critical section和linux的pthread_mutex），windows比linux的要快五倍左右。当然这并不是说linux不好，而且在经过实际编程之后，综合来看我觉得linux更适合做high performance server，不过在多线程这个具体的领域内，linux还是稍逊windows一点。这应该是情有可原的，毕竟unix家族都是从多进程过来的，而 windows从头就是多线程的。
今天遇到的新单词： terminal n终端 terminate v结束，使终结 basic adj基本的
前面写了三篇关于python多线程的文章，大概概况了多线程使用中的方法，文章链接如下：
在Python中，可以使用标准库中的threading模块实现多线程编程。具体步骤如下：
2、2019年五月份到2020年五月份的市场份额变化（由此可以看出apache的市场份额占有率在降低，nginx在上升）
python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，Python会完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
进程：对于操作系统来说，一个任务就是一个进程（Process），比如打开一个浏览器（任务）就是启动一个浏览器进程。进程是系统中程序执行和资源分配的基本单位，每个进程都有自己的数据段、代码段和堆栈段。
在Android开发中，我们可能会使用单独的进程来做一些事情，比如推送服务，心跳服务等，这些不需要主应用启动，只需要一个独立的进程即可。这时候我们一般都会采用启动一个后台Service，这个Service运行在一个独立的进程中，比如在Androidmainfest.xml中配置Service的android:process=”:push”指定该Service运行在:push进程中。
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
1. 进程: 通俗理解一个运行起来的程序或者软件叫做进程 1.1 每次启动一个进程都需要向操作系统索要运行资源，让进程中的线程去执行对应的代码，进程是操作系统分配资源的基本单位 1.2 默认情况下一个进程只有一个线程，线程是依附在进程里面的， 没有进程就没有线程， 当在进程里面还可以创建多个线程 1.3 如何理解进程： 把进程想成现实生活中的公司，公司可以给员工提供办公资源(办公桌椅，办公电脑等资源)， 真正干活的是员工，所以员工可以想成线程，公司就是进程 2. 进程和线程的对比 2.1 进程是操作系统资源分配的基本单位，每启动一个进程都需要向操作系统索要运行资源，默认一个进程只有一个线程，线程是依附在进程里面的 2.2 线程是cpu调度的基本单位， 通过线程去执行进程中代码， 线程是执行代码的分支 2.3 多进程开发比单进程多线程开发稳定性要强，但是多进程开发比多线程开发资源开销要大 2.4 多进程开发某个进程死了不会影响其它进程的运行，但是多线程开发该进程死了那么这些线程都要进行销毁 并发: 任务数大于cpu的核数，多个任务轮流执行，由于cpu切换速度特别快，看起来像是一起运行，其实是假象。 并行: 任务数小于或者等于cpu的核数，那么多个任务是真正意义一起执行。 3. 进程、线程、协程 1.1 先有进程，然后进程可以创建线程，线程是依附在进程里面的， 线程里面可以包含多个协程 1.2 进程之间不共享全局变量，线程之间共享全局变量，但是要注意资源竞争的问题 1.3 多进程开发比单进程多线程开发稳定性要强，但是多进程开发比多线程开发资源开销要大 1.4 多线程开发线程之间执行是无序的，协程之间执行按照一定顺序交替执行 1.5 协程以后主要用在网络爬虫和网络请求，开辟一个协程大概需要5k空间，开辟一个线程需要512k空间， 开辟一个进程占用资源最多
. 经典的服务器结构概述（中） 今天将和大家详细探讨分服模型，本文结构如下： 1模型描述 分服模型是游戏服务器中最典型，也是历久最悠久的模型。其特征是游戏服务器是一个个单独的世界。每个服务器的帐号是独
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操作系统启动就是将操作系统从磁盘读入内存，然后调用相关初始化方法，初始化形成相关数据结构，让操作系统知道硬件的模样，然后启动shell，等待用户使用。
似乎有人不知道nodejs是支持多核的？v0.10 Cluster可以搭建nodejs多核服务。v0.12重写了Cluster，据说提升了非常大的性能。
相信大部分R语言初学者，在刚开始入门之处，都曾被告诫在处理多重复任务时，尽量不要使用显式的for循环，而要尽可能的使用R语言内置的apply组函数，这样可以极大地提高代码运行效率。 但是实际上除了内的apply组函数之外，你还有另外一个更好地选择，就是利用一些支持并行运算的扩展包，来发挥本地计算机的多和计算优势。 本篇要讲解的包是foreach包，这是一个支持在R语言中调用多进程功能的第三方包，之前在对比显式循环、矢量化函数以及多进程在数据抓取的效率一文中，曾经演示过具体的代码。 library("fore
本文是笔者对Mario Kosaka写的inside look at modern web browser系列文章的翻译。这里的翻译不是指直译，而是结合个人的理解将作者想表达的意思表达出来，而且会尽量补充一些相关的内容来帮助大家更好地理解。
总共用时 28 秒，如果开启两条线程来执行上面的操作（假设处理器为多核 CPU），如下所示：
使用时候，将需要多进程执行的函数和函数的参数当作字段，组成个list 传给use_multiprocessing 方法即可
很多同学都听说过，现代操作系统比如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等，都是支持“多任务”的操作系统。
那么我们为什么需要并发编程呢？举个简单的例子，如果你想开发一个界面应用程序，这个程序需要若干个存有100万个数据的CSV文件进行处理，然后将处理完的数据写入到另外的文件，那么这个程序的任务就可以分为三个小部分：导入CSV文件，处理数据，写出数据，界面显示进度（导入/写出），如果不使用并发，那么需要先等所有的CSV文件导入后，然后处理数据，再处理数据的同时更新数据处理的进度，然后处理下一个数据之前需要等待当前数据写入到文件，这样的话，在处理一个任务的时候，另外的任务会处于“僵死”的状态。比如处理数据的时候，界面上的按钮将无法使用，点击界面上控件的时候，数据将无法被处理。
本文主要是为了加快数据抓取任务，考虑使用多进程、多线程、异步原理，相关概念可以参考 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/0013868322563729e03f6905ea94f0195528e3647887415000
并发IO问题一直是后端编程中的技术挑战，从最早的同步阻塞Fork进程，到多进程/多线程，到现在的异步IO、协程。PHP程序员因为有强大的LAMP框架，对底层方面的知识知之甚少，本文目的就是详细介绍PHP进行并发IO编程的各种尝试，最后再介绍Swoole的使用，深入浅出全面理解并发IO问题。
原文出处： 韩天峰（@韩天峰-Rango） 并 发IO问题一直是后端编程中的技术挑战，从最早的同步阻塞Fork进程，到多进程/多线程，到现在的异步IO、协程。PHP程序员因为有强大的LAMP框架，对底层方面的知识知之甚少，本文目的就是详细介绍PHP进行并发IO编程的各种尝试，最后再介绍Swoole的使用，深入浅出全面理解并发IO问题。 多进程/多线程同步阻塞 最早的服务器端程序都是通过多进程、多线程来解决并发IO的问题。进程模型出现的最早，从Unix系统诞生就开始有了进程的概念。最早的服务器端程序一般都是
上一篇我们介绍了Nginx的是适用场景。今天我们来介绍一下Nginx的进程结构模型。
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