# 1. socketservers
1) server = socketserver.TCPserver((HOST,PORT),MyTCPHandler) # 实例化一个 server
socketserver.TheadingTCPserver() # 多线程
socketserver.ForkingTCPserver() # 多进程
2) server.handle_request() # 仅处理一个请求
server.serve_forever() # 处理多个请求
3) server_close() 关系 socketserver
# 2. paramiko 模块
import paramiko
ssh = paramiko.SSHClient()
# 3. 进程、线程
方法
start() # 线程准备就绪，等待CPU调度
setName() # 为线程设置名称
getName() # 获取线程名称
setDaemon(True) # 设置为守护线程
join() # 逐个执行每个线程，执行完毕后继续往下执行
run() # 线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法，如果想自定义线程类，直接重写run方法就行了
线程进程的区别：
1.同一个进程中的线程共享同一内存空间，但是进程之间是独立的。
2.同一个进程中的所有线程的数据是共享的（进程通讯），进程之间的数据是独立的。
3.对主线程的修改可能会影响其他线程的行为，但是父进程的修改（除了删除以外）不会影响其他子进程。
4.线程是一个上下文的执行指令，而进程则是与运算相关的一簇资源。
5.同一个进程的线程之间可以直接通信，但是进程之间的交流需要借助中间代理来实现。
6.创建新的线程很容易，但是创建新的进程需要对父进程做一次复制。
7.一个线程可以操作同一进程的其他线程，但是进程只能操作其子进程。
8.线程启动速度快，进程启动速度慢（但是两者运行速度没有可比性）。
**python的线程中没有优先级、线程组，也不能被停止、暂停、恢复、中断，线程只能随着线程中的代码执行完毕而被销毁。**
守护线程
t.setDaemon(True) # 把子线程变成守护线程
t.start() # 开始线程
扩展阅读：
[搞定python多线程和多进程 ](https://www.cnblogs.com/whatisfantasy/p/6440585.html)
[由浅入深：Python多线程编程详解](http://www.ywlib.com/archives/19.html)
# 4.GIL
* GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)
* GIL的释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者ticks计数达到100
* sys.setcheckinterva 用于调整 ticks(仅python2)
扩展阅读：
[为什么在Python里推荐使用多进程而不是多线程](http://bbs.51cto.com/thread-1349105-1.html)
# 5.互斥锁
lock = threading.lock() # 创建锁
lock.acquire() # 请求锁
lock.release() # 释放锁
# 6.递归锁
lock = threading.Rlock()
# 7.信号量
semaphore = threading.BoundedSemaphore(5) #最多同时允许5个线程同时运行
# 8.Events 事件
event = threading.Event()
event.clear # 将flag设置为“False”
event.set # 将flag设置为“True”
event.is_set # 判断是否设置了flag,用来初始化状态
event.wait # 会一直监听flag，如果没有检测到flag就一直处于阻塞状态
# 9.队列
``` python
import queue
q = queue.Queue(maxsize = 3) # 实例化一个队列(先入先出),最多放3个元素
q = queue.LifoQueue() # 实例化一个队列(后入先出)
q = queue.PriorityQueue() # 实例化一个队列(可设置优先级)
q.put() # 放入队列
q.qsize() # 队列大小
q.get() # 从队列取数据
q.get_nowait() # 如果取不到会抛出一个异常
```
# 10.定时器
定时 n 秒后执行操作
``` python
from threading import Timer
def hello():
print("hello, world")
t = Timer(1, hello)
t.start() # after 1 seconds, "hello, world" will be printed
```
# 11.多线程的使用场景：
* IO操作不占用CPU
* 计算占用CPU
* python 多线程不适合 CPU 密集操作型的任务，适合IO操作密集型的任务
# 12.多进程语法：
from multiprocessing import Process
def f():
print("123")
p = Process(target=f, args=('bob',))
# 13.进程之间数据交换
进程之间数据是不共享的，所以不会出现多线程GIL带来的问题。多进程之间的通信通过Queue()或Pipe()来实现
Queue() # 使用方法跟threading里的queue差不多
pips() # Pipe的本质是进程之间的数据传递，而不是数据共享，这和socket有点像
manager() # 通过Manager可实现进程间数据的共享。
Manager()返回的manager对象会通过一个服务进程，来使其他进程通过代理的方式操作python对象。
manager对象支持 list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition,
Event, Barrier, Queue, Value ,Array.
* 示例：
``` python
from multiprocessing import Process, Manager
with Manager() as manager:
d = manager.dict()
l = manager.list(range(5))
```
# 14.进程锁
lock = lock()
进程锁存在的意义：共享设备，例如标准输出设备等
# 15.进程池
apply() # 同步执行（串行）
apply_async() # 异步执行（并行）
terminate() # 立刻关闭进程池
join() # 主进程等待所有子进程执行完毕。必须在close或terminate()之后。
close() # 等待所有进程结束后，才关闭进程池。
windows 启动多进程：
必须加入： if __name__ == '__main__':
# callback [回调函数]执行后再调用(通过主进程调用)
注：
poll.close()
poll.join() # 必须先close 再 join
# 16.协程
安装 Creenlet # Creenlet 手动切换 gevent 启动切换(对 gevent 的封装)
import Greenlet
gr1 = greenlet(test1) # 启动一个协程
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()
# 17.gevnet 爬网页
import urllib
# urllib 默认 不知道 gevent 需要monkey.path_all()
monkey.path_all() # 把但钱程序的所有的IO操作做标记
# 18.事件驱动
# 19.多路IO复用/异步IO复用
select.select(inputs,outputs,)
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