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一 背景知识
顾名思义,进程即正在执行的一个过程。进程是对正在运行程序的一个抽象。
进程的概念起源于操作系统,是操作系统最核心的概念,也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一。操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的。
所以想要真正了解进程,必须事先了解操作系统,点击进入
PS:即使可以利用的cpu只有一个(早期的计算机确实如此),也能保证支持(伪)并发的能力。将一个单独的cpu变成多个虚拟的cpu(多道技术:时间多路复用和空间多路复用+硬件上支持隔离),没有进程的抽象,现代计算机将不复存在。
必备的理论基础:
#
一 操作系统的作用:
1:隐藏丑陋复杂的硬件接口,提供良好的抽象接口
2:管理、调度进程,并且将多个进程对硬件的竞争变得有序
#二 多道技术:
1.产生背景:针对单核,实现并发
ps:
现在的主机一般是多核,那么每个核都会利用多道技术
有4个cpu,运行于cpu1的某个程序遇到io阻塞,会等到io结束再重新调度,会被调度到4个
cpu中的任意一个,具体由操作系统调度算法决定。
2.空间上的复用:如内存中同时有多道程序
3.时间上的复用:复用一个cpu的时间片
强调:遇到io切,占用cpu时间过长也切,核心在于切之前将进程的状态保存下来,这样
才能保证下次切换回来时,能基于上次切走的位置继续运行
本文将将着重介绍进程以及它的亲戚->线程
二 python并发编程之多进程
理论:http://www.cnblogs.com/llhtjwq/p/8306621.html
链接:http://www.cnblogs.com/llhtjwq/p/8306636.html
三 python并发编程之多线程
理论:http://www.cnblogs.com/llhtjwq/p/8306642.html
链接:http://www.cnblogs.com/llhtjwq/p/8306659.html
四 python并发编程之协程
链接:http://www.cnblogs.com/llhtjwq/p/8306665.html
五 python并发编程之IO模型
链接:http://www.cnblogs.com/llhtjwq/p/8306677.html
六 补充:paramiko模块
1. 介绍:
paramiko是一个用于做远程控制的模块,使用该模块可以对远程服务器进行命令或文件操作,值得一说的是,fabric和ansible内部的远程管理就是使用的paramiko来现实。
2. 下载安装
pip3 install paramiko #在python3中
在python2中
3. 使用
SSHClient
用于连接远程服务器并执行基本命令
基于用户名密码连接:
import
paramiko
#
创建SSH对象
ssh = paramiko.SSHClient()
# 允许连接不在know_hosts文件中的主机ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
# 连接服务器
ssh.connect(hostname=‘120.92.84.249‘, port=22, username=‘root‘, password=‘xxx‘)
# 执行命令
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command(‘df‘)
# 获取命令结果
result = stdout.read()
print(result.decode(‘utf-8‘))
# 关闭连接
ssh.close()
SSHClient 封装 Transport
基于公钥密钥连接:
客户端文件名:id_rsa
服务端必须有文件名:authorized_keys(在用ssh-keygen时,必须制作一个authorized_keys,可以用ssh-copy-id来制作)
View Code
SSHClient 封装 Transport
基于私钥字符串进行连接
SFTPClient
用于连接远程服务器并执行上传下载
基于用户名密码上传下载
View Code
基于公钥密钥上传下载
View Code
Demo
七 作业
题目:简单主机批量管理工具
需求:
- 主机分组
- 主机信息配置文件用configparser解析
- 可批量执行命令、发送文件,结果实时返回,执行格式如下
- batch_run -h h1,h2,h3 -g web_clusters,db_servers -cmd "df -h"
- batch_scp -h h1,h2,h3 -g web_clusters,db_servers -action put -local test.py -remote /tmp/
- 主机用户名密码、端口可以不同
- 执行远程命令使用paramiko模块
- 批量命令需使用multiprocessing并发
原文:https://www.cnblogs.com/llhtjwq/p/8306682.html
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