python---import paramiko模块---多线程---多进程
import paramiko
#模拟ssh连接linux主机
ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect(hostname='192.168.1.141',port=22,username='root',password='123456')
while True:
stdin,stdout,stderr = ssh.exec_command(input('==>:').strip())
res = stdout.read().decode('gbk')+stderr.read().decode('gbk')
print(res)
通过paramiko模块连接主机上传
hostname='192.168.1.141'
port = 22
username = 'root'
password = '123456'
t=paramiko.Transport((hostname,port))
t.connect(username=username,password=password)
sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t)
sftp.put(r'C:\Users\yy\Desktop\test','/root/c.txt')
sftp.close()
通过paramiko模块连接主机下载
hostname = '192.168.1.141'
port = 22
username = 'root'
password = '123456'
t=paramiko.Transport((hostname,port))
t.connect(username=username,password=password)
sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t)
sftp.get('/root/test', r'C:\Users\yy\Desktop\test')
sftp.close()
线程和进程
'''
1.线程是最小的调度单位
2.进程是最小的管理单元
3.一个进程必须至少一个线程
4.没有线程，进程也就不复存在
'''
多线程特点：
python线程特点
线程的并发是利用cpu上下文的切换（是并发，不是并行）
多线程执行的顺序是无序的
import threading
import time
def test1(n):
time.sleep(1)
print('task', n)
t1 = threading.Thread(target=test1,args=(1,))
t1.start()
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=test1,args=('t-%s' % i,))
t.start()
g = 0
def test1():
global g
for i in range(1000000):
g += 1
print(g)
def test2():
global g
for i in range(1000000):
g += 1
print(g)
t1 = threading.Thread(target=test1)
t2 = threading.Thread(target=test2)
t1.start() 执行结果说明一个线程没有执行完毕就被CPU踢出来了
t2.start() 没有赋值，而另一个进程处理完毕，完成赋值，当第二次处理的时候接着第一次处理的位置 继续处理。 所以所得结果小于2百万
线程是继承在进程里的，没有进程就没有线程
GIL全局解释器锁
lock = threading.Lock()
global_num = 0
def test1():
global global_num
lock.acquire()
for i in range(1000000):
global_num += 1
lock.release()
def test2():
global global_num
lock.acquire()
for i in range(1000000):
global_num += 1
lock.release()
t1 = threading.Thread(target=test1)
t2 = threading.Thread(target=test2)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(global_num)
在IO密集型的代码里，适合用多线程
一个程序运行起来之后，代码+用到的资源称之为进程，它是操作系统分配资源的基本单位，
不仅可以通过线程完成多任务，进程也是可以的
进程之间是相互独立的
cpu密集的时候适合用多进程
import multiprocessing
import time
g = 0
def test1(n):
time.sleep(1)
global g
for i in range(10):
g += 1
print(g)
def test2(n):
time.sleep(1)
global g
for i in range(10):
g += 1
print(g)
test1(1)
test2(2)
if __name__ == '__main__':
p1 = multiprocessing.Process(target=test1,args=(1,))
p2 = multiprocessing.Process(target=test2,args=(2,))
p1.start()
p2.start()
进程池
import multiprocessing
from multiprocessing import Pool
import time
import threading
g_num = 0
def test1(n):
for i in range(n):
time.sleep(1)
print('test1', i)
def test2(n):
for i in range(n):
time.sleep(1)
print('test2', i)
def test3(n):
for i in range(n):
time.sleep(1)
print('test3', i)
def test4(n):
for i in range(n):
time.sleep(1)
print('test4', i)
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(1)#把进程声明出来括号里不写东西说明无限制，如果写数字，就是最大的进程数
pool.apply_async(test1,(10,))#用pool去调用函数test1，参数为10格式为(10,)
pool.apply_async(test2,(10,))#用pool去调用函数test2，参数为10格式为(10,)
pool.apply_async(test3,(10,))#用pool去调用函数test3，参数为10格式为(10,)
pool.apply_async(test4,(10,))#用pool去调用函数test4，参数为10格式为(10,)
pool.close() # close必须在join的前面
pool.join()