最近整理了一个Python新手学Python系列方便新人学习与熟手回顾基础知识.
查看进程回忆上次内容 上次修改了 $PATH 路径 把当前用户shiyanlou的宿主文件夹 ~ 添加到 $PATH 中这样 sleep.py 就可以被找到于是就可以被执行了 还可以把配置 $PATH 的脚本 放到 zsh的配置文件(~/.zshrc) 中 配置 ~/.zshrc 就可以 设置 zsh 环境下默认的 $PATH 在当前路径运行 sleep.py 在 python 程序第 1 行 声明打开方式为 python3 把 /usr/bin/python3 从硬盘调用到内存 成为一个进程 不
查看进程回忆上次内容 上次先ctrl + z 挂起进程 然后运行 bg编辑程序继续跑起来而且不断输出到标准输出流甚至连ctrl + c 都无法结束进程了这可怎么办呢？只能新开一个终端想办法查询进程搜索 debian进程查询编辑找到具体方法进程具体方法编辑动手试试 新开一个终端 运行ps -elf编辑 查看到两条进程信息 看起来上一个zsh就是pid为281的进程记住281这个pid现在我想把这个278进程干掉怎么办？搜索一下搜索编辑搜索结果编辑杀意 搜到了一个可怕的程序
Python 提供一流的协程，具有“coroutine”类型和新的表达式，如“async def”和“await”。它提供了用于运行协程和开发异步程序的“asyncio”模块。
1.python 常见的数据类型 int string dict list tuple 2.上面常见的数据类型有哪些是可变的，哪些是不可变的，为什么？ dict list 是可变的 int string tuple是不可变的 本质 可以作为字典的key，就是不可变的 3.==和is 的区别 is比较的是id 而‘==’比较的是值 4.深浅拷贝的区别 import copy a = [1,['m']] b = a b采用赋值的方式 c = copy.copy(a) c采用浅拷贝 d = copy.dee
我们知道在程序在执行 IO 密集型任务的时候，程序会因为等待 IO 而阻塞，而协程作为一种用户态的轻量级线程，可以帮我们解决这个问题。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存，在调度回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此协程能保留上一次调用时的状态，即所有局部状态的一个特定组合
Python圣诞学习狂欢夜 距离开始还有3天 . . . 详情 . . . 生成器和协程的介绍 生成器(Generator)的本质和特点 生成器 是 可以生成一定序列的函数。 函数可以调用next()方法。 生成器的例子： 例子1: follow.py 可以使用生成器完成 tail -f 的功能，也就是跟踪输出的功能。 例子2： 生成器用作程序管道（类似unix pipe） 标注：unix管道一个uinx管道是由标准流链接在一起的一系列流程. pipeline.py 理解pipeline.py 在p
Supervisor Docs 使用ssh远程维护VPS时候，要在后台挂起一个程序。挂起程序很简单，在command后加上&符号就可以，但是当断开ssh时候，挂起的程序也随之killed, 很是恼火。在使用nohup 的时候意外发现了supervisor, supervisor使用python开发，通过配置文件来配置需要启动监管的程序，作为supervisord的子进程。执行程序supervisord即‘守护进程’（Daemon）[在希腊神话中是守护神的意思！类似中国的护法？daemon这个词和恶魔(demon)只差一个字母，且发音完全一样！多的a这个品质可理解为全神关注的(absorbed)/精确的(accurate)/能干的(able)/乐于助人的(accommodating)/友好的(amicable)]。类似httpd, mysqld最后的d字母意为守护程序。
在执行一些 IO 密集型任务的时候，程序常常会因为等待 IO 而阻塞。比如在网络爬虫中，如果我们使用 requests 库来进行请求的话，如果网站响应速度过慢，程序一直在等待网站响应，最后导致其爬取效率是非常非常低的。
4.服务器运行文件是/root/PycharmProjects/day10/example.py
模块和语言的变化共同促进了支持基于协程的并发、非阻塞 I/O 和异步编程的 Python 程序的开发。
nohup python -u test.py > test.log 2>&1 &
1、多线程对于具有如下特点的编程任务是非常理想的：1、本质上是异步的 2、需要多个并发活动 3、每个活动的处理顺序是不确定的。 2、使用多线程编程，以及类似Queue的共享数据结构，这个编程任务可以规划成几个执行特定函数的线程。 UserRequestThread：负责读取客户端输入，该输入可能来自I/O通道。程序将创建多个线程，每个客户端一个，客户端的请求会被放入队列中。 RequestProcessor：该线程负责从队列中获取请求并进行处理，为第三个线程提供输出。 ReplyThread：负责向用户输出
pip3 install updog #安装 注意必须基于 python3.x 进行安装
除了main.py 换成自己的文件名，nohup.out 也可以改为其他名字， nohup1.out等。其余照搬。不要问我意思，我也不太懂
进程：进程是一个具有独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。进程是操作系统动态执行的基本单元。
作者 | Jiale Zhi，Rui Wang，Jeff Clune，Kenneth O. Stanley
并发指逻辑上同时处理多件事情，并行指实际上同时做多件事情。 并发不一定通过并行实现，也可以通过多任务实现。例如：现代操作系统都可以同时执行多个任务，比如同时听歌和玩游戏，但歌曲播放和游戏运行并不一定是同时发生的，可能第1个CPU时间播放歌曲，然后第2个CPU时间执行游戏，交替执行。 并行要求同时执行，即同一个CPU时间内两个事情都发生，为了实现并行，必须能同时执行多个计算任务，如多核CPU或多个CPU。
在做项目的时候经常会出现程序死机、锁死、无响应等情况，这时候就需要找到程序相应的进程将其杀掉即可。步骤如下：
在python的网络模型中，为了实现高并发有很多方案：多线程、多进程。无论多线程和多进程，IO的调度更多取决于系统，而协程的方式，调度来自用户 使用协程可以实现高效的并发任务。而这个操作就叫异步IO（asyncio） 简单来说：当我们发起一个 IO 操作，而不用等待指令集结束，就可以继续做其他事情，当它结束时，会得到相应的通知 Asyncio 并不能带来真正的并行（parallelism）。当然，因为 GIL（全局解释器锁）的存在，使用Cython作为Python解释器（最常见的解释器）的多线程也不能带来
初学者在日常提升Python基本功的时候，可能会被Python的迭代器和生成器搞晕，之前在学习和使用时，本来for in 循环体和enumerate函数用的飞起，觉得自己已经彻底了解了Python的迭代特性，但接触了迭代器和生成器后，突然感觉懵逼，大概率会被可迭代、迭代器、生成器等概念搞的不知所向，本文就是结合日常项目应用，对Python的迭代概念进行系统性的全面解析，包括其底层实现原理，还有一些常见的应用，希望能帮助更多人，同时也算作给自己梳理思路。
Gevent官网文档地址：http://www.gevent.org/contents.html 基本概念 我们通常所说的协程Coroutine其实是corporate routine的缩写，直接翻译
程序并不能单独运行，只有将程序装载到内存中，系统为它分配资源才能运行，而这种一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程就称之为进程。程序和进程的区别就在于：程序是指令的集合，它是进程运行的静态描述文本；进程是程序的一次执行活动，属于动态概念。进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。
在 Window 的时候，我们对文件进行拷贝或者剪贴的时候，我们可能会遇到比如说文件不存在，目录不存在，文件重名，或者文件被其他进程占用无法删除的情况。
爬虫是 IO 密集型任务，比如我们使用 requests 库来爬取某个站点的话，发出一个请求之后，程序必须要等待网站返回响应之后才能接着运行，而在等待响应的过程中，整个爬虫程序是一直在等待的，实际上没有做任何的事情。
进程有很多优点，它提供了多道编程，可以提高计算机CPU的利用率。既然进程这么优秀，为什么还要线程呢？其实，仔细观察就会发现进程还是有很多缺陷的。
生成的config file在/root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
---- 概述 研发人员交付测试和上线产品时，需要对服务和产品以后台进程的方式启动。所以便利的后台进程工具可以很好的帮助你管理你的进程。确切的说：成为系统的守护进程(daemon)。 任务 我们一般通过如下方式的命令运行的大多数是前台任务，： #python task python main.py #nodejs task nodejs main.js 前台任务有很大的限制。我们无法获得标准输入stdin(它独占窗口session)，当前的session中断和退出，会立即中断任务。如果想结束改task只能
需要先对 IO 的概念有一定的认识: IO在计算机中指Input/Output，也就是输入和输出。
并且它们会共享相同的上下文。当其他线程运行时，它可以被抢占（中断）和临时挂起（也称为睡眠） ；
在Linux操作系统中，挂起和恢复进程是一种管理和控制运行中进程的重要操作。挂起进程将其置于休眠状态，而恢复进程则重新激活它们以继续执行。这种操作对于优化系统资源的使用、调试进程以及实现进程间通信等方面都非常有用。
asyncio是Python 3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持。
在上一篇中我们主要研究了python的多线程困境，发现多核情况下由于GIL的存在，python的多线程程序无法发挥多线程该有的并行威力。在文章的结尾，我们提出如下需求： 既然python的多线程只是实现了并发功能，那么我们是否能够进一步的提升并发的能力，减小多线程的切换开销以及避免应对多线程复杂的同步问题？那么一个较好的解决方案就是我们本篇要介绍的协程技术。本篇仍然主要注重理论知识介绍，不着重讲python的协程代码实现。
GC进程当内存占用达到某个阈值时，GC会将其他线程挂起，然后执行垃圾清理操作，垃圾清理也是一串代码，也就需要一条线程来执行。
数据抓取中的密集任务处理，往往会涉及到性能瓶颈，这时候如果能有多进程的工具来进行支持，那么往往效率会提升很多。 今天这一篇分享在R语言、Python中使用调用多进程功能进行二进制文件下载。 导入待下载的文件： 在R语言中，文件下载的思路一般有三种可选方案： 方案1——构建显示循环： 一共10个PDF文件，下载过程未设置等待时间，平均4.5m，一共44.5m,总耗时100m。 方案2——使用plyr包中的向量化函数 有点惨，同样的10个pdf文档，耗时机会没啥变化，这一次是99.89,比上一次99.9
最近看到很多关于 asyncio 的代码，所以本篇文章，我们需要详细聊一下 asyncio,不会有过多的关于 asyncio 本身函数使用的例子，重点关注是什么以及为什么，asyncio 函数相对较简单。
三态模型和五态模型都是假设所有进程都在内存中的事实上有序不断的创建进程，当系统资源尤其是内存资源已经不能满足进程运行的要求时，必须把某些进程挂起（suspend），对换到磁盘对换区中，释放它占有的某些资源，暂时不参与低级调度。起到平滑系统操作负荷的目的。
而在这些状态之外还存在着一个状态，我们称之为挂起状态，它既可以是我们客户主动使得进程挂起，也可以是操作系统因为某些原因使得进程挂起。总而言之引入挂起状态的原因有以下几种：
交换的需要 前面图中三个基本状态（就绪态、运行态和阻塞态）提供了一种为进程行为建立模型的系统方法，并指导操作系统的实现。
参考链接： Python中的时间函数 1(time()，ctime()，sleep()…)
一、什么是进程 进程：正在进行的一个过程或者说一个任务。而负责执行任务则是cpu。 二、进程与程序的区别 程序：仅仅是一堆代 进程：是指打开程序运行的过程 三、并发与并行 并发与并行是指cpu运行多个程序的方式 不管是并行与并发，在用户看起来都是‘同时’运行的，他们都只是一个任务而已，正在干活的是cpu，而一个cpu只能执行一个任务。 并行就相当于有好多台设备，可以同时供好多人使用。 而并发就相当于只有一台设备，供几个人轮流用，每个人用一会就换另一个人。 所以只有多个cpu才能实现并行，而一个cpu只能实现
从广义上讲，Asyncio 是新的、流行的、讨论广泛的和令人兴奋的。然而，对于何时应该在项目中采用它存在很多困惑。
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