思考题：

有1000个一模一样的瓶子，其中有999个瓶子里面装的是

普通的水，有一瓶装的是透明无色无味的毒药。

任何喝下毒药的生物在一周之后会死亡。

现在的条件是：你有10只小白鼠和一周的时间，

怎么找出这瓶毒药。

首先对1000个瓶子编号：

1，2， 3, 4，..., 10000

1: 0000000001 m1喝 m2不喝...

2: 0000000010 m1不喝 m2喝...

3: 0000000011 m1喝 m2喝...

4: 0000000100 m1不喝 m2不喝...

...

856: 1101011000 m1不喝 m2不喝...

...

1000:1111101000 m1不喝 m2不喝...

m1 让编号为m1的老鼠去喝所有

二进制右起第一位是1的瓶子；

m2

m3

m4

m5

m6

m7

m8

m9

m10

对小白鼠进行编号：

m1, m2, m3, ..., m10

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线程:

进程(Process)与线程(Thread)：

进程：程序加载运行的一次抽象；

***进程是操作系统分配资源的单位；

线程：线程是操作系统执行流程的分配单位，

***是分配时间片的单位；

一个进程中至少有一个线程；

线程本质上就是一种轻量级的进程；

threading.Thread:

Thread(target=None, args=None)

start() 开启执行流程就绪状态;

run()

join() 等待线程执行完毕；

is_alive() 看线程是否还在工作；

name 线程的名字；

ident 线程id；

daemon 是否是守护线程；

****multiThreadingTimer.py****

从进程向线程过渡时，需要做：

1)把进程替换成线程(multiprocessing.Process

替换成threading.Thread)；

2)在多线程程的包中找到对应于多进程进程间通信的模块，

进行替换；

3)大部分的方法和执行逻辑几乎不需要做任何改动；

****ProducerAndConsumerInQueueInThreads.py

****bankDeposit2Threads.py

什么死锁？怎么解决死锁？

多个执行流程，多个资源，并且执行流程需要获取

这多个资源的情况下。有可能会出现某些执行流程各获取

一部分资源，从而导致多个执行流程进入假死的等待状态。

著名的哲学家进餐问题就是一个典型的死锁问题；

可能的解决方案：

A.避免互斥：使用信号量；缺点:和资源的特性有关；

B.请求与保持条件：当一个线程因为请求资源而阻塞时，

该放手时就放手；比如说：Queue get(block=True,

timeout=None) 缺点：效率低；

C.占有资源原子性：保证资源获取的原子性，

要不都不取，要不都拿到；缺点：效率低，

会要取可能不需要的资源；

D.保证资源获取的有序性；缺点：和C类似，

效率不高；

Python中线程的问题：

GIL(Global Interpreter Lock)全局解释锁；

多线程在真正运行时仍然是一种单线程；

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我们所说的Python实际上是CPython(C语言),

Python语言其实只是一种标准，怎么实现可以由其他

语言自己根据标准来自己实现；我们所说Python

是Python之父用C语言实现的；

当时的背景是多核还不流行的单核时代，Threading

就在这种背景下产生了，所以当时Threading并没有

考虑现在的并行编程的效率，而只是考虑在并发情况下

的执行；

全局解释锁实际上是在Python的解释器中添加了一把

全局的锁，

Jython(Java),Ironthon(.net), Pypy(python)

做一件事总结：

0）单进程；

1）多线程；

2）线程池；

3）多进程；

4）进程池；

****总结：

什么时候用多进程，什么时候用多线程？

1）使用多进程的场景：计算密集型的场景；

体会计算密集型的场景：ideone_j8bR2b.py

比如:密码破解，图形图像处理，数据分析等等；

2）使用多线程的场景：I/O密集型的场景；

比如：下载文件，网络爬虫，数据库操作等；

补充说明：

协程：轻量级的线程，适合I/O密集型的场景；

前不久，美国有个著名的电视节目Monty hall:

主持人说：我这有3扇门A，B，C，其中有两扇

门后面放的是一只羊，还有一扇门后面放了一辆汽车；

嘉宾选了A门；在嘉宾选完了之后，主持人走到了

B,C中放羊的一扇门那，比如B，打开了B门；

问嘉宾是否改选？

不改变你的选择，1/3;

改变你的选择，2/3;

---------------作业----------------

1)实现面向对象线程版本的定时器；

2)写一个程序，用双进程跑满双核，并且截图；

3)大作业：

把一个文件夹下面至少1000个文件拷贝到另一个

文件夹下面，使用多进程（多线程，进程池，线程池）

的方式。

# 如果在multiprocessing.Pool()要用队列进行

#进程之间的通信，请使用:

#multiprocessing.Manager().Queue()

怎么证明你拷贝的文件没有问题；

什么是哈希？**hashTest.py

给一段信息做指纹；

指纹是唯一的，没有碰撞；