python程序與執行緒，同步與非同步，並行併發

from multiprocessing import process,pool

import os
import time
class
myprocess
(process):
def__init__
(self,wtime):
process.__init__(self)
self.wtime = wtime
defrun(self):
n = 0
while n<3:
print('子程序{}正在執行'.format(os.getpid())),'{}'.format(time.ctime())
time.sleep(self.wtime)
n +=1
if __name__ == '__main__':
p = myprocess(2)
p.daemon = true
# 守護程序(其父程序結束，子程序也直接終止執行)
p.start()
p.join()    #它使子程序執行結束後，父程序才執行之後的**
print('正在執行的程序',p.pid)
print('程序結束,{}'.format(time.ctime()))

from multiprocessing import  process,pool

import os,time
defrun_proc
(name):
for i in range(5):
time.sleep(0.2)
print('執行子程序{}({})'.format(name,os.getpid()))
if __name__ == '__main__':
# os.getpid()獲取當前程序id     os.getppid()獲取父程序id
print('執行主程序{}'.format(os.getpid()))
mainstart = time.time()
p = pool(8)
for i in range(16):
print('等待所有程序執行完')
p.close()
p.join()
print('所有程序已經執行完畢')
mainend = time.time()
print('所有程序執行的總時間是{}'.format(mainend-mainstart))

採用多程序併發技術時，就單個處理機而言，其對程序的執行是序列的。但具體某個時刻哪個程序獲得cpu資源而執行是不可預知的（如執行結果的開頭部分，各程序的執行順序不定），這就體現了程序的非同步性。

如果單個程式執行14次run_proc函式，那麼它會需要至少16秒,通過程序的併發，這裡只需要2.49秒，可見併發的優勢。

待續。。。

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