"""
服务端
    1.要有固定的IP和PORT
    2.24小时不间断提供服务
    3.能够支持并发
"""

'''
研究python的多线程是否有用需要分情况讨论
四个任务 计算密集型的  10s
单核情况下
    开线程更省资源
多核情况下
    开进程 10s
    开线程 40s

四个任务 IO密集型的  
单核情况下
    开线程更节省资源
多核情况下
    开线程更节省资源

'''

# 计算密集型
from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import os,time
def work():
    res=0
    for i in range(100000000):
        res*=i


if __name__ == '__main__':
    l=[]
    print(os.cpu_count())  # 本机为6核
    start=time.time()
    for i in range(6):
        # p=Process(target=work) #耗时  4.732933044433594
        p=Thread(target=work) #耗时 22.83087730407715
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()
    stop=time.time()
    print('run time is %s' %(stop-start))

# IO密集型
from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import threading
import os,time
def work():
    time.sleep(2)


if __name__ == '__main__':
    l=[]
    print(os.cpu_count()) #本机为6核
    start=time.time()
    for i in range(4000):
        p=Process(target=work) #耗时9.001083612442017s多,大部分时间耗费在创建进程上
        # p=Thread(target=work) #耗时2.051966667175293s多
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()
    stop=time.time()
    print('run time is %s' %(stop-start))

"""
python的多线程到底有没有用
需要看情况而定  并且肯定是有用的


多进程+多线程配合使用
"""

from threading import Thread
import time

n = 100


def task():
    global n
    tmp = n
    time.sleep(1)  #####
    n = tmp -1

t_list = []
for i in range(100):
    t = Thread(target=task)
    t.start()
    t_list.append(t)

for t in t_list:
    t.join()

print(n)
'''
time.sleep(1)  存在；执行结果 99
time.sleep(1)  不存在；执行结果 0
'''

class Demo(object):
    pass

obj1 = Demo()
obj2 = Demo()
print(id(obj1),id(obj2))
"""
只要类加括号实例化对象
无论传入的参数是否一样生成的对象肯定不一样
单例模式除外


自己千万不要轻易的处理锁的问题  

"""

from threading import Thread,Lock,current_thread,RLock
import time

mutexA = Lock()
mutexB = Lock()

class MyThread(Thread):
    def run(self):  # 创建线程自动触发run方法 run方法内调用func1 func2相当于也是自动触发
        self.func1()
        self.func2()

    def func1(self):
        mutexA.acquire()
        print('%s抢到了A锁'%self.name)  # self.name等价于current_thread().name
        mutexB.acquire()
        print('%s抢到了B锁'%self.name)
        mutexB.release()
        print('%s释放了B锁'%self.name)
        mutexA.release()
        print('%s释放了A锁'%self.name)

    def func2(self):
        mutexB.acquire()
        print('%s抢到了B锁'%self.name)
        time.sleep(1)   #  模拟了i/o 操作
        mutexA.acquire()
        print('%s抢到了A锁' % self.name)
        mutexA.release()
        print('%s释放了A锁' % self.name)
        mutexB.release()
        print('%s释放了B锁' % self.name)

for i in range(10):
    t = MyThread()
    t.start()
    
"""
运行结果：
    Thread-1抢到了A锁
    Thread-1抢到了B锁
    Thread-1释放了B锁
    Thread-1释放了A锁
    Thread-1抢到了B锁
    Thread-2抢到了A锁
Thread-1抢到了B锁，等到Thread-1抢A锁的时候，A锁在Thread-2手里，
Thread-2只有抢到B锁才能释放A锁，但是B锁在Thread-1 手里，这样双方都不能执行下一步操作，卡死
这种情况就是死锁现象！
"""

from threading import Thread,Lock,current_thread,RLock
import time
"""
Rlock可以被第一个抢到锁的人连续的acquire和release
每acquire一次锁身上的计数加1
每release一次锁身上的计数减1
只要锁的计数不为0 其他人都不能抢

"""
# mutexA = Lock()
# mutexB = Lock()
mutexA = mutexB = RLock()  # A B现在是同一把锁


class MyThread(Thread):
    def run(self):  # 创建线程自动触发run方法 run方法内调用func1 func2相当于也是自动触发
        self.func1()
        self.func2()

    def func1(self):
        mutexA.acquire()
        print('%s抢到了A锁'%self.name)  # self.name等价于current_thread().name
        mutexB.acquire()
        print('%s抢到了B锁'%self.name)
        mutexB.release()
        print('%s释放了B锁'%self.name)
        mutexA.release()
        print('%s释放了A锁'%self.name)

    def func2(self):
        mutexB.acquire()
        print('%s抢到了B锁'%self.name)
        time.sleep(1)
        mutexA.acquire()
        print('%s抢到了A锁' % self.name)
        mutexA.release()
        print('%s释放了A锁' % self.name)
        mutexB.release()
        print('%s释放了B锁' % self.name)

for i in range(10):
    t = MyThread()
    t.start()

# 信号量可能在不同的领域中 对应不同的知识点
"""
互斥锁:一个厕所(一个坑位)
信号量:公共厕所(多个坑位)
"""
from threading import Semaphore,Thread
import time
import random


sm = Semaphore(5)  # 造了一个含有五个的坑位的公共厕所

def task(name):
    sm.acquire()
    print('%s占了一个坑位'%name)
    time.sleep(random.randint(1,3))
    sm.release()

for i in range(40):
    t = Thread(target=task,args=(i,))
    t.start()

from threading import Event,Thread
import time

# 先生成一个event对象
e = Event()


def light():
    print('红灯正亮着')
    time.sleep(3)
    e.set()  # 发信号
    print('绿灯亮了')

def car(name):
    print('%s正在等红灯'%name)
    e.wait()  # 等待信号
    print('%s加油门飙车了'%name)

t = Thread(target=light)
t.start()

for i in range(10):
    t = Thread(target=car,args=('伞兵%s'%i,))
    t.start()

"""
同一个进程下的多个线程本来就是数据共享 为什么还要用队列

因为队列是管道+锁  使用队列你就不需要自己手动操作锁的问题 

因为锁操作的不好极容易产生死锁现象
"""

import queue
q = queue.Queue()
q.put('hahha')
print(q.get())

q = queue.LifoQueue()
q.put(1)
q.put(2)
q.put(3)
print(q.get())

q = queue.PriorityQueue()
# 数字越小 优先级越高
q.put((10,'haha'))
q.put((100,'hehehe'))
q.put((0,'xxxx'))
q.put((-10,'yyyy'))
print(q.get())