电脑系统崩溃自己可以重装吗-电脑系统崩溃能用python吗

1.Node.js 与 Python 作为后端服务的编程语言各有什么优劣

2.Python多线程问题，怎么解决

3.python和c语言的区别

4.系统源代码缺少哪个不能运行

5.想学习和研究下python,装哪个版的linux系统好?

Node.js 与 Python 作为后端服务的编程语言各有什么优劣

一. NodeJS的特点

我们先来看看NodeJS上的介绍：

Node.js is a platform built on Chrome’s JaScript runtime for easily building fast, scalable network lications. node.js uses an event-driven, non-blocking I/O model that makes it lightweight and efficient, perfect for data-intensive real-time lications that run across distributed devices.

其特点为：

1. 它是一个Jascript运行环境

2. 依赖于Chrome V8引擎进行代码解释

3. 驱动

4. 非阻塞I/O

5. 轻量、可伸缩，适于实时数据交互应用

6. 单进程，单线程

二. NodeJS带来的对系统瓶颈的解决方案

它的出现确实能为我们解决现实当中系统瓶颈提供了新的思路和方案，下面我们看看它能解决什么问题。

1. 并发连接

举个例子，想象一个场景，我们在银行排队办理业务，我们看看下面两个模型。

（1）系统线程模型：

这种模型的问题显而易见，服务端只有一个线程，并发请求（用户）到达只能处理一个，其余的要先等待，这就是阻塞，正在享受服务的请求阻塞后面的请求了。

（2）多线程、线程池模型：

这个模型已经比上一个有所进步，它调节服务端线程的数量来提高对并发请求的接收和响应，但并发量高的时候，请求仍然需要等待，它有个更严重的问题。到代码层面上来讲，我们看看客户端请求与服务端通讯的过程：

服务端与客户端每建立一个连接，都要为这个连接分配一套配套的，主要体现为系统内存，以PHP为例，维护一个连接可能需要20M的内存。这就是为什么一般并发量一大，就需要多开服务器。

那么NodeJS是怎么解决这个问题的呢？我们来看另外一个模型，想象一下我们在快餐店点餐吃饭的场景。

（3）异步、驱动模型

我们同样是要发起请求，等待服务器端响应；但是与银行例子不同的是，这次我们点完餐后拿到了一个号码，拿到号码，我们往往会在位置上等待，而在我们后面的请求会继续得到处理，同样是拿了一个号码然后到一旁等待，接待员能一直进行处理。

等到饭菜做号了，会喊号码，我们拿到了自己的饭菜，进行后续的处理（吃饭）。这个喊号码的动作在NodeJS中叫做回调（Callback），能在（烧菜，I/O）处理完成后继续执行后面的逻辑（吃饭），这体现了NodeJS的显著特点，异步机制、驱动整个过程没有阻塞新用户的连接（点餐），也不需要维护已经点餐的用户与厨师的连接。

基于这样的机制，理论上陆续有用户请求连接，NodeJS都可以进行响应，因此NodeJS能支持比Ja、PHP程序更高的并发量虽然维护队列也需要成本，再由于NodeJS是单线程，队列越长，得到响应的时间就越长，并发量上去还是会力不从心。

总结一下NodeJS是怎么解决并发连接这个问题的：更改连接到服务器的方式，每个连接发射（emit）一个在NodeJS引擎进程中运行的（Event），放进队列当中，而不是为每个连接生成一个新的OS线程（并为其分配一些配套内存）。

2. I/O阻塞

NodeJS解决的另外一个问题是I/O阻塞，看看这样的业务场景：需要从多个数据源拉取数据，然后进行处理。

（1）串行获取数据，这是我们一般的解决方案，以PHP为例

如获取profile和timeline操作各需要1S，那么串行获取就需要2S。

（2）NodeJS非阻塞I/O，发射/监听来控制执行过程

NodeJS遇到I/O会创建一个线程去执行，然后主线程会继续往下执行的，因此，拿profile的动作触发一个I/O，马上就会执行拿timeline的动作，两个动作并行执行，如各需要1S，那么总的时间也就是1S。它们的I/O操作执行完成后，发射一个，profile和timeline，代理接收后继续往下执行后面的逻辑，这就是NodeJS非阻塞I/O的特点。

总结一下：Ja、PHP也有办法实现并行请求（子线程），但NodeJS通过回调函数（Callback）和异步机制会做得很自然。

三. NodeJS的优缺点

优点：1. 高并发（最重要的优点）

2. 适合I/O密集型应用

缺点：1. 不适合CPU密集型应用；CPU密集型应用给Node带来的挑战主要是：由于JaScript单线程的原因，如果有长时间运行的计算（比如大循环），将会导致CPU时间片不能释放，使得后续I/O无法发起；

解决方案：分解大型运算任务为多个小任务，使得运算能够适时释放，不阻塞I/O调用的发起；

2. 只支持单核CPU，不能充分利用CPU

3. 可靠性低，一旦代码某个环节崩溃，整个系统都崩溃

原因：单进程，单线程

解决方案：（1）Nnigx反向代理，负载均衡，开多个进程，绑定多个端口；

（2）开多个进程监听同一个端口，使用cluster模块；

4. 开源组件库质量参差不齐，更新快，向下不兼容

5. Debug不方便，错误没有stack trace

四. 适合NodeJS的场景

1. RESTful API

这是NodeJS最理想的应用场景，可以处理数万条连接，本身没有太多的逻辑，只需要请求API，组织数据进行返回即可。它本质上只是从某个数据库中查找一些值并将它们组成一个响应。由于响应是少量文本，入站请求也是少量的文本，因此流量不高，一台机器甚至也可以处理最繁忙的公司的API需求。

2. 统一Web应用的UI层

目前MVC的架构，在某种意义上来说，Web开发有两个UI层，一个是在浏览器里面我们最终看到的，另一个在server端，负责生成和拼接页面。

不讨论这种架构是好是坏，但是有另外一种实践，面向服务的架构，更好的做前后端的依赖分离。如果所有的关键业务逻辑都封装成REST调用，就意味着在上层只需要考虑如何用这些REST接口构建具体的应用。那些后端程序员们根本不操心具体数据是如何从一个页面传递到另一个页面的，他们也不用管用户数据更新是通过Ajax异步获取的还是通过刷新页面。

3. 大量Ajax请求的应用

例如个性化应用，每个用户看到的页面都不一样，缓存失效，需要在页面加载的时候发起Ajax请求，NodeJS能响应大量的并发请求。　　总而言之，NodeJS适合运用在高并发、I/O密集、少量业务逻辑的场景。

Python的优缺点

优点

简单————Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格！Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

易学————就如同你即将看到的一样，Python极其容易上手。前面已经提到了，Python有极其简单的语法。

免费、开源————Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。简单地说，你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。这是为什么Python如此优秀的原因之一——它是由一群希望看到一个更加优秀的Python的人创造并经常改进着的。

高层语言————当你用Python语言编写程序的时候，你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。

可移植性————由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE甚至还有PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的Android平台！

解释性————这一点需要一些解释。一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。当你运行你的程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码 运行 程序。在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。事实上，由于你不再需要担心如何编译程序，如何确保连接转载正确的库等等，所有这一切使得使用Python更加简单。由于你只需要把你的Python程序拷贝到另外一台计算机上，它就可以工作了，这也使得你的Python程序更加易于移植。

面向对象————Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Ja相比，Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。

可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。

可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。

丰富的库————Python标准库确实很庞大。它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。记住，只要安装了Python，所有这些功能都是可用的。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。

概括————Python确实是一种十分精彩又强大的语言。它合理地结合了高性能与使得编写程序简单有趣的特色。

规范的代码————Python用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。

缺点

强制缩进

这也许不应该被称为局限，但是它用缩进来区分语句关系的方式还是给很多初学者带来了困惑。即便是很有经验的Python程序员，也可能陷入陷阱当中。最常见的情况是tab和空格的混用会导致错误，而这是用肉眼无法分别的。

单行语句和命令行输出问题

很多时候不能将程序连写成一行，如import sys;for i in sys.path:print i。而perl和awk就无此限制，可以较为方便的在shell下完成简单程序，不需要如Python一样，必须将程序写入一个.py文件。（对很多用户而言这也不算是限制）

NO.1 运行速度，有速度要求的话，用C++改写关键部分吧。

NO.2 国内市场较小（国内以python来做主要开发的，目前只有一些 web2.0公司）。但时间推移，目前很多国内软件公司，尤其是游戏公司，也开始规模使用他。

No.3 中文资料匮乏（好的python中文资料屈指可数）。托社区的福，有几本优秀的教材已经被翻译了，但入门级教材多，高级内容还是只能看英语版。

NO.4 构架选择太多（没有像C#这样的官方.net构架，也没有像ruby由于历史较短，构架开发的相对集中。Ruby on Rails 构架开发中小型web程序天下无敌）。不过这也从另一个侧面说明，python比较优秀，吸引的人才多，项目也多。

Python多线程问题，怎么解决

在python里线程出问题，可能会导致主进程崩溃。 虽然python里的线程是操作系统的真实线程。

那么怎么解决呢？通过我们用进程方式。子进程崩溃后，会完全的释放所有的内存和错误状态。所以进程更安全。 另外通过进程，python可以很好的绕过GIL，这个全局锁问题。

但是进程也是有局限的。不要建立超过CPU总核数的进程，否则效率也不高。

简单的总结一下。

当我们想实现多任务处理时，首先要想到使用multiprocessing， 但是如果觉着进程太笨重，那么就要考虑使用线程。 如果多任务处理中需要处理的太多了，可以考虑多进程，每个进程再用多线程。如果还处理不要，就要使用轮询模式，比如使用poll event, twisted等方式。如果是GUI方式，则要通过机制，或者是消息机制处理，GUI使用单线程。

所以在python里线程不要盲目用， 也不要滥用。 但是线程不安全是事实。如果仅仅是做几个后台任务，则可以考虑使用守护线程做。如果需要做一些危险操作，可能会崩溃的，就用子进程去做。 如果需要高度稳定性，同时并发数又不高的服务。则强烈建议用多进程的multiprocessing模块实现。

在linux或者是unix里，进程的使用代价没有windows高。还是可以接受的。

python和c语言的区别

1、语言类型不同。

Python是一种动态类型语言，又是强类型语言。它们确定一个变量的类型是在您第一次给它赋值的时候。C是静态类型语言，一种在编译期间就确定数据类型的语言。大多数静态类型语言是通过要求在使用任一变量之前声明其数据类型来保证这一点的。

2、对象机制不同。

Python中所有的数据，都是由对象或者对象之间的关系表示的，函数是对象，字符串是对象，每个东西都是对象的概念。每一个对象都有三种属性：实体，类型和值。

C中没有对象这个概念，只有“数据的表示”，比如说，如果有两个int变量a和b，想比较大小，可以用a＝＝b来判断，但是如果是两个字符串变量a和b，就不得不用strcmp来比较了，因为此时，a和b本质上是指向字符串的指针，如果直接用＝＝比较，那比较的实际是指针中存储的值地址。

3、变量类型不同。

python六个标准的数据类型：Number数字、String字符串、List列表、Tuple元祖、Sets集合、Dictionary字典，数字类型有四种类型：整数、布尔型、浮点数和复数。C语言也可分四类：基本类型、枚举类型、void的类型、派生类型。基本类型：整数类型、浮点类型。

系统源代码缺少哪个不能运行

系统源代码缺少任何一个重要组成部分都可能导致系统无法正常运行。以下是一些可能导致系统无法正常运行的重要组成部分：

1. 内核：操作系统内核是操作系统最重要的组成部分之一，它负责管理系统的各种，包括CPU、内存、I/O设备等。如果操作系统内核的代码缺失或出现错误，可能会导致系统无法正常启动或运行。

2. 驱动程序：驱动程序负责管理硬件设备，与内核紧密配合。如果缺少关键的驱动程序，可能会导致硬件设备无法被操作系统识别或使用，从而影响系统的正常运行。

3. 库文件：库文件是一些可重用的代码模块，包括动态链接库（DLL）和静态链接库（LIB）等。如果缺少某些库文件，可能会导致应用程序无法启动或运行，或者出现各种错误。

4. 命令行工具：命令行工具是操作系统提供的一些命令行界面的实用程序，例如ping、ipconfig、netstat等。如果缺少这些工具，可能会影响系统管理员进行系统管理和故障排除。

需要注意的是，操作系统是一个非常复杂的软件系统，其中包含了各种各样的组成部分。缺少任何一个重要组成部分都可能导致系统无法正常运行。因此，在进行操作系统开发或者修改系统源代码时，需要特别小心谨慎，以确保系统的稳定性和可靠性。

想学习和研究下python,装哪个版的linux系统好?

Linux系统版本众多，不同版本用途不同，情况不同选择有所差异：

1、运维和分布式开发可以选择红帽版本：红帽版本主要分为了RHEL和centos，新手学习的时候如果不想太过于折腾，可以直接使用conetos，和RHEL在操作使用层面上完全没有区别的，只是来源有所区分，分为了开源免费和企业收费两种。国内运维所用的教材一般都是redhat，所以都是基于RHEL的。细分版本的情况下，初学者可以安装一个带有桌面的centots6或者7,都可以。

2、具有生产力的工具可以选择ubuntu版本：对于生产力版本最大的要求就是稳定了，ubuntu就是非常不错的选择，死机崩溃几乎可以避免了。还可以选择fedora版本，也是非常不错的，也具有非常不错的稳定性，不过整体来说还是ubuntu，各种生产力软件都适用于它，不用浪费时间找软件。而且还拥有海量的知识库，互联网上可以找到关于ubuntu的一切问题解决方案，非常适合初学者学习。

3、日常使用可以选择deepin、manjaro版本：相对于来说更加省心一些。deepin对于从Windows迁移过来的用户是非常不错的选择，高度兼容Windows风格和操作习惯的系统，可以适配Windows下的软件，可以让初学者快速融入其中。manjaro版本，拥有所有Linux桌面版本中最大的软件仓库，最多适配的桌面环境、最简单易用的应用管理方式，如果作为家用的情况下，是非常适合的选择。