网络编程+并发编程
架构：B/S 和 C/S
B/S:充分发挥PC机的性能
C/S:统一了应用的接口，隶属于CS架构
OSI模型 七层
我们用五层
应用层http协议 https协议 ftp协议
传输层tcp udp 协议（四层交换机）
网络层IP协议路由器（？）（三次交换机）
数据链路层arp协议，交换机 （二层交换机）
物理层网卡，双绞线 （传输电信号）
Arp协议：通过目标ip地址获取目标mac地址
物理地址：mac地址全球唯一，每个电脑的网卡上
Ip地址：四位点分十进制三十二位点分二进制
交换机的通信方式：
单播：点对点
组播：点对多
广播：向多个pc端发送数据包
交换机和路由器的区别？
交换机是组织局域网的，经过内部处理解析数据，将数据已点对点，点对多的方式发送给目标
路由器是跨网段的数据传输，路由出网络传输的最佳路径
socket 介于应用层和传输层的socket抽象层
Tcp：面向连接的，双全工的 面向字节流的，安全可靠，会发生黏包，只可以一个客户端访问。 三次握手，四次挥手
Udp：无连接的，面向数据报的，不安全，不可靠。可以同时和多个客户端通信
三次握手：（必须是客户点先发起）
1.客户端发起请求链接服务端
2.服务端收到请求，向客户端发送可以连接的请求
3.客服端收到连接，连接成功
四次挥手：（客户端和服务端都可以发起）
1.客户端发起断开连接的请求
2.服务端收到请求，然后准备断开连接的一些事物
3.服务端发送请求，我已经准备完毕，可以断开了
4.客户端收到请求，断开连接。
为什么会发生黏包：因为有缓存机制，连续发或者连续收。（在数据传输过程中，接收数据端接收数据时不知道该如何接收，造成的数据混乱现象）
合包机制：nagle算法 — 发数据的时候一点一点发，但是接收的时候会一次收到。
拆包机制：发送的数据太大，分开发送，接收的时候，最后不能刚刚接完，就会发生黏包。
都是发生在发送端。
如何解决黏包？
自定义表头：用struct模块，事先将要发送文件的大小存下来，发送 过去，然后按着指定数据开始接收。
Struct 模块 可以将一个整数，封装为一个指定（一般为4）字节数的数字，这样接收端就可以指定大小接收这个数字。
操作系统
Dos系统#单用户单任务
Windows系统#单用户多任务（早起的Windows）
Unix系统#多用户多任务
操作系统的作用：1）封装接口，让用户方便使用 2）对系统资源的分配与调度
计算机的五大组成部分：运算器。控制器。存储器。输入设备。输出设备。
编程语言发展史：机器语言，汇编语言，高级语言
并行：（两件事或者多件事）同一时间点，同时执行 （多个CPU）
并发：（两件事或者多件事）同一时间间隔，交替执行
阻塞：程序因为类似IO等待、等待时间等导致无法继续执行
非阻塞：程序遇到类似于IO操作时，不再阻塞等待，如果没有及时的处理IO，就会报错或者跳过等待其他操作，
同步：某一个任务的执行必须依赖另一个任务的返回结果
异步：一个任务的执行，不需要依赖另一个任务的返回，只需要告诉另一个任务一声
进程：cpu资源分配的最小单位 进程由三部分组成：代码段，数据段，PCB（进程控制块）
线程：cpu资源调度的最小单位线程由三部分组成：代码段，数据段，TCB（线程控制块）
进程的三大基本状态：
就绪状态：已经获得运行所需的所有资源，除CPU
执行状态：已经获得所有资源包括CPU，处于正在运行
阻塞状态：因为各种原因，进程放弃了CPU，导致进程无法继续执行，此时进程处于内存中，继续等待获取CPU的一种状态。ß
进程学的东西： multiprocessing
1）Process模块
线程的创建
1）直接创建
p = Process(target = func, argest = (元组形式， 为func所传的参数)) #实例化进程对象
2）继承 （Process）
多线程的开启1）for循环2）多个对象实例化
方法：
start()#开启进程
join()#感知进程的结束，异步变同步
is_alive()#判断进程是否存活
terminate()#杀死一个进程
属性：
name#获取进程名
pid#获取进程号
daemon = True #守护进程
守护进程的特点：
#当主进程代码结束后，守护进程随主进程结束
#守护进程不能再创建子进程
#守护进程必须在start之前
2）锁 Lock模块(互斥锁/同步锁)
lock = Lock()#实例化一个锁对象
lock.acquire()#上锁
lock.release()#解锁
RLock模块（递归锁）
递归锁可以同时acquire多次，但是必须acquire几次就必须release几次。都在就会陷入死锁状态
死锁
典型的例子：科学家吃面 （一个人拿着面，一个人拿着叉子，到最后谁也吃不上面）
信号量Semaphore模块
sem = Semaphore(int数据类型)#可以指定有多少线程可以同时拿到锁
sem.acquire()#需要上锁将这些数据锁住
sem.release()
事件Event模块
e = Event()
e.wait()#根据is_set()的状态来决定，自身的阻塞状态 如果is_set()为False则为阻塞，如果is_set()为True则为非阻塞
e.is_set()#默认为False，
e.set()#将is_set()的状态变为True
e.clear()#将is_set()的状态变为False
典型例子：红绿灯事件
3）进程间通信（IPC）
Queue模块#队列 先进先出 First in first out
q = Queue()#创建队列对象（可以指定大小）
q.put() #向队列中添加元素（如果队列以满处于阻塞状态，只有当队列不满才可以继续添加）
q.get()#取出队列中元素（如果队列中元素为空处于阻塞状态，只有对列中有元素才可以继续取出）
q.full()#判断一个对列是否 已满
q.empty()#判断一个对列是否为空
q.put_nowait() #不阻塞，如果可以继续往队列中放数据就继续放，不能放就报错
q.get_nowait() #不阻塞，如果有数据就直接获取，没有数据就报错
JoinableQueue()模块
q = JoinableQueue()
#继承了Queue模块，但是新增了两个方法
q.task_done() #统计对列q有多少个元素被拿走（拿走一个数据就给join返回一个结果），通常与q.get()在一起用 用于生产者
q.join()#感知一个对列的数据被全部执行完毕 与q.put()在一起用 用于消费着
队列 = 管道 + 锁
重点：生产者消费着模型
Pipe模块#管道 (本身是不安全的) （双全工）
p = Pipe()
conn1, conn2 = Pipe()
管道是不安全的
管道是用于多进程之间通信的一种方式
如果在单进程中使用管道，那么就是conn1收数据，conn2发数据
如果是conn1发数据,那么conn2收数据
如果在多进程中使用管道，那么就必须是父进程中用con1收，子进程中使用conn2发
父进程使用conn1发，子进程中使用conn2收
父进程使用conn2收,子进程中使用conn1发
父进程使用conn2发，子进程中使用conn1收
在管道中有一个著名的错误叫做EOFERrror。
是指：父进程中如果关闭了发送端，子进程还继续接受数据，那么就会引发EOFError
4)数据共享Manager模块 Value模块
men = Manager()
(1)
m.list(列表数据)
m.dict(字典数据)
(2)
with Manager() as m:
……
5)进程池Pool模块
p = Pool(os.cup_count() +１)＃开启多进程之后，每次处理数据只能指定个数个处理
p.close()
p.join()#close在join之前
方法：
map(func, itreable)#异步处理 itreable ，有返回值，返回值是，每一个func的返回值组成的列表， 自带close和join
apply(func, argest)#同步处理有返回值，返回值为func的返回值 不需要加close和join
apply_async(func, argest, callback)#异步处理，有返回值，返回一个对象，这个对象有get方法，可以获取func的返回值
#这个get只能一个一个获取，以我们一般处理完所有线程后再获取数据
#func的返回值可以作为参数传给callback这个回调函数。回调函数在主进程中执行
apply函数中的所有进程都为普通进程
apply_async函数中的所有进程都为守护进程
线程学的东西：threading
GIL：全局解释器锁（只有CPython才有）
锁的是线程：同一时间只允许一个线程访问CPU #（没有真正的并行）
1）Thread模块
线程的创建
1）t = Thresd(target= func. argest = (元组，为func所传的参数)) 实例化线程对象
2）继承
多线程的创建
1）for 循环
2）直接实例化多个对象
2）锁
Lock#互斥锁（同步锁）
RLock #递归锁
死锁#死锁
信号量Semaphore模块
sem = Semaphore(int数据类型)#可以指定有多少线程可以同时拿到锁
sem.acquire()#需要上锁将这些数据锁住
sem.release()
事件Event模块
e = Event()
e.wait()#根据is_set()的状态来决定，自身的阻塞状态 如果is_set()为False则为阻塞，如果is_set()为True则为非阻塞
e.is_set()#默认为False，
e.set()#将is_set()的状态变为True
e.clear()#将is_set()的状态变为False
3）条件Condition模块
条件是让程序员自行去调度线程的一个机制
方法：
acquire()
release()
wait() #让线程阻塞住
notify(int数据类型)#是指给wait发一个信号，让wait变成不阻塞#int数据类型，是指你要给多少wai发信号
4）定时器Timer模块
创建：Timer(time, func)
#time：睡眠时间，以秒为单位
#func：睡眠之后，需要执行的任务
5）线程池
进程与线程的区别：
进程资源分配的基本单位，线程是cpu调度的基本单位。
线程不可以自己独立拥有资源。线程的执行，必须依赖于所属进程中的资源。
进程中必须至少应该有一个线程。
线程和进程的比较：
1）cpu切换进程比切换线程慢很多，在python中如果IO操作过多的话，使用线程最好
2）在同一个进程内，所有线程共享这个进程pid，也就是说所有线程共享所属进程的所有资源和内存地址
3）在同一个进程内，所有线程共享该进程中的全局变量
4）因为GIL锁的存在，在CPython中，没有真正的线程并行。但是有真正的多进程并行
当你的任务是计算密集的情况下，使用多进程好。
总结：在CPython中，IO密集用多线程，计算密集用多线程。
5）关于守护线程和守护进程的事情：（注意：代码执行结束，并不代表程序结束）
守护进程：要么自己正常结束，要么根据父进程的代码执行结束而结束
守护线程：要么自己正常结束，要么根据父线程的执行结束而结束（会等其余子线程运行结束）
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