操作系统原理相关的书，基本都会提到一句很经典的话： "进程是资源分配的最小单位，线程则是CPU调度的最小单位"。
Gunicorn 是一个 Python 的 WSGI HTTP 服务器。它所在的位置通常是在反向代理（如 Nginx）或者 负载均衡（如 AWS ELB）和一个 web 应用（比如 Django 或者 Flask）之间。它是一个移植自Ruby的Unicorn项目的pre-fork worker模型，即支持eventlet也支持greenlet。 如果对Flask框架还有不清楚的地方，可以查看本文一分钟学会Flask框架的安装与快速使用 Gunicorn启动项目之后一定会有一个主进程Master和一个或者多个工作进程。工作进程的数量可以指定。工作进程是实际处理请求的进程。主进程是维护服务器的运行。
当我们须要调用系统的命令的时候，最先考虑的os模块。用os.system()和os.popen()来进行操作。可是这两个命令过于简单，不能完毕一些复杂的操作，如给执行的命令提供输入或者读取命令的输出，推断该命令的执行状态，管理多个命令的并行等等。这时subprocess中的Popen命令就能有效的完毕我们须要的操作。在这里对Popen予以简介。
GIL这个话题至今也是个争议较多的，对于不用应用场景对线程的需求也就不同，说下我听过的优点： 1. 我没有用过其他语言的多线程，所以无法比较什么，但是对于I/O而言，Python的线程还是比较高效的。 2. 有些第三方基于Python的框架和库，比如Tensorflow等基于C/C plus plus重写的Python线程机制。 3. 至于换成Cython编译器解决GIL，这个只是听过，没用过。 4. Python多线程对于web、爬虫方面也可以表现出较好的性能。 5. Python多进程是完好的，可以把资源消耗较少的非必要线程工作转为多进程来工作。 6. 计算密集型就别想多线程了，一律多进程。 7. Python还有细粒度且高效的协程。 8. 如果有N核CPU，那么同时并行的进程数就是N，每个进程里面只有一个线程能抢到工作权限。 所以同一时刻最大的并行线程数=进程数=CPU的核数（这条我的个人理解很模糊，参考吧）
total(内存总数)、used(已使用的内存数)、free(空闲内存数)、buffers(缓冲使用数)、cache(缓存使用数)、swap(交换分区使用数)
程序：程序是一个静态的概念。在一台电脑上，我们安装了很多程序，这些程序是可以运行的。比如我们编写一个xxx.py程序，它是静态的，静静的保存在电脑的硬盘中，等待执行。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-NMyHNqj4-1591867681155)(https://raw.githubusercontent.com/Coxhuang/yosoro/master/20190507225848-image.png)]
最近开始学习Python自动化运维，特记下笔记。 学习中使用的系统是Kali Linux2017.2，Python版本为2.7.14+ 因为在KALI里面没有自带psutil模块，需要使用pip进行安装
Gunicorn是一个开源的Python WSGI HTTP服务器，移植于Ruby的Unicorn项目的采用pre-fork模式的服务器。Gunicorn服务器可与各种Web框架，包括django、flask、pyramid等。只要简单配置执行，轻量级的资源消耗，而且相当迅速。与各个Web结合紧密，部署很方便。缺点不支持HTTP 1.1,并发访问性能也不高。
上次说了很多Linux下进程相关知识，这边不再复述，下面来说说Python的并发编程，如有错误欢迎提出～
当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程。
python 监控远程主机（根据慕课网手打） 1.获取要监控的计算机的信息 os.system('command') 直接输出结果 os.popen('command') 返回一个文件 open('/proc/file') cpuinfo文件 保存的cpu信息
3、如果池中的流程数达到指定的值，则等待该请求，直到池中的流程结束为止，以之前的流程执行新的任务。
的subprocess模块进行播放语音方面，偶然遇到内存爆炸之类问题，so，想系统的学习一下python下的进程管理。本文代码在github上，文件夹是python_multithreading
进程指的是正在进行的一个过程或者一个任务，而执行这个任务的是CPU。进程与程序的区别，可以理解为程序是我们写的一堆代码，而进程则是CPU执行这堆代码的过程，同一个程序被执行两次，就会产生两个进程。凡是硬件，都需要有操作系统进行管理，只要是操作系统，就会有进程概念，需要有创建进程的方式。进程的三种状态：
自幼受贵州大山的熏陶，养成了诚实质朴的性格。经过寒窗苦读，考入BIT，为完成自己的教师梦，放弃IT、航天等工作，成为贵财一名大学教师，并想把自己所学所感真心传授给自己的学生，帮助更多陌生人。
记得之前面试的时候，面试官问：你知道进程池的默认参数吗？ 我没有回答上来，后来才知道，是有默认参数的。下面就看看它的默认参数
NoXss是一个供web安全工程师批量检测xss隐患的脚本工具。其主要用于批量检测，比如甲方内部安全巡检，人工分析千万级的url资产是不现实的，NoXss使用多进程+协程的方式，支持高并发，可以出色的完成这一任务。NoXss从实用主义出发，小巧精致，不如其他扫描器拥有各式各样的高级功能（比如绕过waf、存储型xss等），深入挖掘xss这里首推XSStrike，但在批量检测方面，NoXss是一个不错的选择。
本次给大家介绍Python的多线程编程，标题如下： Python多线程简介 Python多线程之threading模块 Python多线程之Lock线程锁 Python多线程之Python的GIL锁 Python多线程之ThreadLocal 多进程与多线程比较 多进程与多线程比较之执行特点 多进程与多线程比较之切换 多进程与多线程比较之计算密集型和IO密集型 Python多线程简介 一个进程由若干个线程组成，在Python标准库中，有两个模块thread和threading提供调度线程的接口。介于thre
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
例如需要批量提交spark任务来对不同城市的业务数据进行挖掘，但由于计算资源有限，最好控制每次只执行几个任务。
今天介绍的是psutil模块，它是一个跨平台库（https://github.com/giampaolo/psutil）。
进程 说明：本文是基于Py2.X环境， Python实现多进程的方式主要有两种：一种方法是使用os模块中的fork方法; 另一种是使用multiprocessing模块。这两种方法的区别在于前者仅适用于Unix/Linux操作操作。对win是不支持的，而后者则是跨平台的实现方式。 使用os模块中的fork方式实现多进程。 Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用，它非常特殊。普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制
mkvirtualenv --python='/root/anaconda3/envs/MyDjango/bin/python' MyDjango
建议输入yes，输入No的话还需要自己手动添加路径，否则conda将无法正常运行
第一章 Python 入门 第二章 Python基本概念 第三章 序列 第四章 控制语句 第五章 函数 第六章 面向对象基础 第七章 面向对象深入 第八章 异常机制 第九章 文件操作 第十章 模块 第十一章 GUI图形界面编程 第十二章 pygame游戏开发基础 第十三章 pyinstaller 使用详解 第十四章 并发编程初识
Gunicorn“绿色独角兽”是一个被广泛使用的高性能的Python WSGI UNIX HTTP服务器，移植自Ruby的独角兽（Unicorn ）项目,使用pre-fork worker模式，具有使用非常简单，轻量级的资源消耗，以及高性能等特点。
在Python Web开发中，Gunicorn作为WSGI HTTP服务器，常常作为Web应用（如Django或Flask）与反向代理或负载均衡器之间的桥梁。为了充分发挥其性能，本文将提供一些实用的Gunicorn配置建议。
主要作用是方便管理uwsgi应用，及时监控、拉起服务，特别是应用数量不止1个的时候
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多
def gcd(pair): a, b = pair low = min(a, b) for i in range(low, 0, -1): if a % i == 0 and b % i == 0: return i
08:26am up 7 min, 2 users, load average: 0.17, 0.16, 0.12
作为一名资深的linux运维工程师，必须要熟练运用一些必要的系统性能调试工具，如top、sar工具。下面简单介绍下这几个工具的使用： 一、top top是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器。top显示系统当前的进程和其他状况,是一个动态显示过程，即可以通过用户按键来不断刷新当前状态。如果在前台执行该命令，它将独占前台,直到用户终止该程序为止。 比较准确的说，top命令提供了实时的对系统处理器的状态监视。它将显示系统中CPU最“敏感”的任
学过操作系统的同学都知道，线程是现代操作系统底层一种轻量级的多任务机制。一个进程空间中可以存在多个线程，每个线程代表一条控制流，共享全局进程空间的变量，又有自己私有的内存空间。
最近小伙伴问，怎么就开始写python了， 没有办法生活所迫，IT不就是的一辈子学习，不会写python想在DB圈混是越来越难。机器多，问题多，就两双手，所以程序如果可以解决60-80%的问题，至少工作会轻松一些。理论一堆，但处理问题疲软就尴尬了。
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。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。
psutil模块在获取进程信息方面也提供了很好的支持，包括使用psutil.pids()方法获取所有进程PID
用Python跑有大量数据的任务的时候，启用多进程加速效果明显。但因为我之前在使用Python的多进程库时总遇到卡住的问题，后来对这块避而远之，总是用别的方法来加速。最近发现OpenMMLab的一些库提供了多进程并行的函数功能，简单好用。比如一个简单的toy例子，OpenCV读图像，resize然后保存，在8个CPU核的 Mac 上，加速比能达到3.4倍(45ms vs 13ms)，也就是以前要跑3个多小时的任务，现在1个小时就能搞定，省了不少时间，更多实际例子也证明了这个函数的加速效果，还是挺实用的。这里写个教程，希望也能方便到别的有同样需要的人，当然同类型的库应该也有很多，这里只是取一瓢饮。
原文地址:http://www.cnblogs.com/whatisfantasy/p/6440585.html
多核 multiprocessing：现在计算机都有多核处理器，将任务分给多个核来处理，他们有单独的运算空间和计算能力，避免了多线程的劣势。
大家都知道，操作系统可以同时运行多个任务。比如你一边听音乐，一边聊微信，一遍写博客。现在的cpu大都是多核的，但即使是过去的单核cpu也是支持多任务并行执行。
今天从大哥手里接了一个需求： 验证一下新的 Docker 镜像仓库（Docker Registry）是否迁移成功了 简单粗暴的方法就是拿到老仓库中的镜像列表（Image List），在新仓库模拟用户重新拉取（pull）一遍来验证，我们开始 ---- subprocess 如果我们用 Shell 来写，执行 Docker 命令很容易，直接写就是了，但是对结果的判断就不那么友好了（Shell 大神忽略），那么 Python 呢，如何优雅的执行 Linux 命令呢？这里我们用到了一个 Python 标准库（sta
四、实验要求 1． 产生的各种随机数的取值范围加以限制，如所需的CPU时间限制在1~20之间。 2． 进程数n不要太大通常取4~8个 3． 使用动态数据结构 4． 独立编程 5． 两种调度算法
声明：本人坚决反对利用教学方法进行恶意攻击的行为，一切错误的行为必将受到严惩，绿色网络需要我们共同维护，更推荐大家了解技术背后的原理，更好地进行安全防护。虽然作者是一名安全小白，但会保证每一篇文章都会很用心地撰写，希望这些基础性文章对你有所帮助，在安全路上一起前行。
进程：是程序的一次执行，每个进程都有自己的地址空间、内存、数据栈及其他记录运行轨迹的辅助数据。
输出顺序不一致，则是因为屏幕的抢占问题而已，但不同的进程执行是并发的。在执行程序的过程中，可以打开另一个窗口来查看进程的执行情况（上面sleep了3秒，所以速度一定要快）：
docker部署Django应用 方式一：基于python基础镜像 # 第一种方式：基于python基础镜像来做 cd /home mkdir myproject cd myproject docker run -di --name=myproject -p 8080:8080 -v /home/myproject:/home python:3.6 #mac/linux window：xshell拖进去 scp django_test.zip root@101.133.225.166:
早春二月，研发倍忙，杂花生树，群鸥竟飞。为什么？因为春季招聘，无论是应届生，还是职场老鸟，都在摩拳擦掌，秣马厉兵，准备在面试场上一较身手，既分高下，也决Offer，本次我们打响春招第一炮，躬身入局，让2023年的第一个Offer来的比以往快那么一点点。
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