Python3 加C #并发编程！强强组合！会产生什么样的化学反应？
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1.进程篇 官方文档：https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html 1.1.进程（Process） Python的进程创建非常方便，看个案例：(这种方法通用，fork只适用于Linux系) 进群：548377875 ? 即可获取数十套PDF哦！
其他参数可以参考源码 or 文档，贴一下源码的 init方法： def__init__(self,group=None,target=None,name=None,args=(),kwargs={},*,daemon=None) 扩展： name：为当前进程实例的别名
上面的案例如果用OOP来实现就是这样：(如果不指定方法，默认调Run方法)
1.1.源码拓展 现在说说里面的一些门道（只像用的可以忽略） 新版本的封装可能多层，这时候可以看看Python3.3.X系列（这个算是Python3早期版本了，很多代码都暴露出来，比较明了直观）
关于断言的简单说明：（别泛滥） 如果条件为真，它什么都不做，反之它触发一个带可选错误信息的AssertionError
1.2.进程池 多个进程就不需要自己手动去管理了，有Pool来帮你完成，先看个案例：
图示：（join可以指定超时时间，eg： p.join(1)）
调用 join()之前必须先调用 close()，调用 close()之后就不能继续添加新的 Process了 1.3.源码拓展 验证一下Pool的默认大小是CPU的核数，看源码： multiprocessing.pool.py
来看个例子：(和JQ很像)
大家这么急，那就先推Net的，Python过几天再推 其实逆天现在Coding已经是80%变成Python了，20%才是Net，也不确定是否一直在Net界干下去，所以只能尽可能的在说新知识的同时，尽量把脑子里面Net相关的内容教给大家，万一跨行业也算对得起大家的厚爱了（这个我从来不强求，反正什么编程语言都一样，顺其自然～） NetCore并发编程 示例代码：https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/netcore/4_Concurrency 先简单说下概念（其实之前也有说，所以简说下）：
然后补充说下Task异常的问题，当你await的时候如果有异常会抛出，在第一个await处捕获处理即可 如果 async和 await就是理解不了的可以这样想： async就是为了让 await生效（为了向后兼容）
一个async方法被await调用后，当它恢复运行时就会回到原来的上下文中运行。 如果你的Task不再需要上下文了可以使用： task.ConfigureAwait(false)，eg：写个日记还要啥上下文？ 逆天的建议是：在核心代码里面一种使用 ConfigureAwait，用户页面相关代码，不需要上下文的加上 其实如果有太多await在上下文里恢复那也是比较卡的，使用 ConfigureAwait之后，被暂停后会在线程池里面继续运行 再看一个场景：比如一个耗时操作，我需要指定它的超时时间：
异步这块简单回顾就不说了，留两个扩展，你们自行探讨：
Task其他新特征去官网看看吧，引入到此为止了。 2.并行编程（Parallel） 这个其实出来很久了，现在基本上都是用 PLinq比较多点，主要就是：
数据并行 以前都是 Parallel.ForEach这么用，现在和Linq结合之后非常方便 .AsParallel()就OK了 说很抽象看个简单案例：
当然了，如果你就是对顺序有要求可以使用：?.AsOrdered()
不使用并行：（稍微多了点，CPU越密集差距越大）
其实聚合有一个通用方法，可以支持复杂的聚合：(以上面sum为例)
稍微扩展一下，PLinq也是支持取消的，?.WithCancellation(CancellationToken) Token的用法和上面一样，就不复述了，如果需要和异步结合，一个 Task.Run就可以把并行任务交给线程池了 也可以使用Task的异步方法，设置超时时间，这样PLinq超时了也就终止了 PLinq这么方便，其实也是有一些小弊端的，比如它会直接最大程度的占用系统资源，可能会影响其他的任务，而传统的Parallel则会动态调整 任务并行（并行调用） 这个PLinq好像没有对应的方法，有新语法你可以说下，来举个例子：
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