python熱更新

㈠ Unity3D開發中熱更新為什麼不能使用C#的思考

閱讀了網上一些文章，其實使用C#進行熱更新是可以的，將需要更新的代碼打包成程序集，然後利用反射即可，但是也提到在IOS平台是不行的，至於為什麼不行，就不再說了，然後就是推薦Lua作為熱更新方案，但是，為啥Lua就行？C#就不行？
因為C#是編譯型語言，Lua是解釋型語言？
好多人都說Lua能熱更新，是因為它是解釋型語言，不用編譯，在運行時能動態解釋Lua代碼並運行。這種方法實際上不準確，從某些角度來說是錯的。Lua確實是解釋性腳本語言，但是不是因為是解釋型才能進行熱更新。即使使用C++這種編譯語言，也能進行熱更新，將動態鏈接庫進行更新就是，然後動態載入動態鏈接庫獲取更新的函數地址即可。
而且，還有一點，C#並不能說是一種編譯型語言，C#代碼會被編譯成IL，IL解釋成機器碼的過程可以在運行之前進行也能在運行時進行。如果在運行時進行解釋，那麼和Lua不就一樣了嗎，為啥C#不能進行熱更新呢？
JIT對IL進行解釋執行的原理
首先說一下，JIT對IL如何在運行時進行解釋並執行的，大致過程為：將IL解釋為所在平台的機器碼，開辟一段內存空間，要求這段內存空間可讀、可寫、可執行，然後把解釋出的機器碼放入，修改CPU中的指令指針寄存器中的地址，讓CPU執行之前解釋出來的機器碼。
注意這段內存的條件，最重要的一條是必須是可執行的，一般的內存申請我們只是存放數據，但是這里的內存許可權要是有可執行許可權
IOS限制了什麼？
IOS不允許獲取具有可執行許可權的內存空間，這就直接要求JIT要以full AOT模式，這種模式會在生成之前把IL直接翻譯成機器碼而不是在運行期間，進行了這種操作C#從某種角度來說和C++一樣，成為了編譯型語言，失去了運行時解釋的功能。
Lua的解釋執行怎麼就行呢？
如果Lua的解釋執行原理和C#相同，肯定也不能在IOS平台上運行時解釋執行。Lua是使用C編寫的腳本語言，它在運行時讀入Lua編寫的代碼，在解釋Lua位元組碼（Lua自己的指令）時不是翻譯為機器碼，而是使用C代碼進行解釋，不用開辟特殊的內存空間，也不會有新代碼在執行，執行的是Lua的虛擬機，用C寫出來的虛擬機，這和C#的機制是完全不同的，因為Lua是基於C的腳本語言。
總結
說白了，就是由於Lua這種腳本語言的特性，基於已經存在的某種語言的一種新的語言，這也是腳本語言和C#、C++這類語言的本質區別。當然，Lua虛擬機不僅可以使用C寫，也可以用C#寫。使用熱更新也不一定非要用Lua，python同樣可以，只不過Lua短小精悍，本身代碼長度就不是很大，可以從GitHub上看到。

㈡ python同時打開幾個程序默認運行哪一個

操作系統的作用
隱藏醜陋復雜的硬體介面，提供良好的抽象介面
管理、調度進程，並且將多個進程對硬體的競爭變得有序
2. 多道技術產生背景

針對單核，實現並發
現在的主機一般是多核，那麼每個核都會利用多道技術
有 4 個 cpu，運行於 cpu1 的某個程序遇到 io 阻塞，會等到 io 結束再重新調度
會被調度到 4 個 cpu 中的任意一個，具體由操作系統調度演算法決定
3. 多道技術空間上的復用：如內存中同時有多道程序

4. 多道技術時間上的復用

復用一個 cpu 的時間片
注意，遇到 io 切，佔用 cpu 時間過長也切
核心在於切之前將進程的狀態保存下來
這樣才能保證下次切換回來時，能基於上次切走的位置繼續運行
進程的概念
進程是一個具有一定獨立功能的程序關於某個數據集合的一次運行活動
進程是操作系統動態執行的基本單元
在傳統的操作系統中，進程既是基本的分配單元，也是基本的執行單元
進程與程序的區別
程序是指令和數據的有序集合，是一個靜態的概念。程序可以作為一種軟體資料長期存在，是永久的
進程是程序在處理機上的一次執行過程,它是一個動態的概念。進程是有一定生命期的，是暫時的
5. 注意：同一個程序執行兩次，就會在操作系統中出現兩個進程。所以可以同時運行一個軟體，分別做不同的事情也不會混亂，比如可以打開兩個Pycharm做不同的事

6. 進程調度

要想多個進程交替運行，操作系統必須對這些進程進行調度
這個調度也不是隨即進行的，而是需要遵循一定的法則
由此就有了進程的調度演算法：先來先服務調度演算法、短作業優先調度演算法、時間片輪轉法、多級反饋隊列
並行和並發
並行是指在一個時間點上，有多個進程在被 cpu 計算，比如賽跑，兩個人都在不停的往前跑
並發是指資源有限的情況下，在一個時間段上，有多個進程在被 cpu 計算，交替輪流使用資源
並行與並發的區別
並行是從微觀上，也就是在一個精確的時間片刻，有不同的程序在執行，這就要求必須有多個處理器
並發是從宏觀上，在一個時間段上可以看出是同時執行的，比如一個伺服器同時處理多個 session
進程的三狀態
在程序運行的過程中，由於被操作系統的調度演算法控制，程序會進入幾個狀態
就緒
運行
阻塞
2. 舉例說明什麼是 argv，什麼是阻塞

import sys
print(sys.argv)

# 運行結果：
['G:/course_select/進程的概念.py']

# argv 指參數
# sys.argv 是 Python 解釋器在運行的時候傳遞進來的參數

# 首先在cmd輸入以下信息：
python G:/course_select/進程的概念.py
# 列印結果：
['G:/course_select/進程的概念.py']

# 然後在cmd中切換路徑到G盤，接著輸入 python course_select/進程的概念.py
# 列印結果：
['course_select/進程的概念.py']

# 接著，再在cmd中輸入：python course_select/進程的概念.py 123 abc
# 列印結果：
['course_select/進程的概念.py', '123', 'abc']

# 因此，以下程序不能在編輯器里運行，只能在 cmd 裡面使用 Python 運行本文件
# 然後要在後面加上 aaa bbb
# 就像上面的 python course_select/進程的概念.py 123 abc 一樣
if sys.argv[1] == "aaa" and sys.argv[2] == "bbb":
print("登錄成功")
else:
print("登錄失敗")
exit()
print(666)

# 而如果使用input(),其實就是一種阻塞
3. 進程的三狀態圖

.png
同步非同步
同步：形象的說，一件事的執行必須依賴另一件事的結束，強調的是順序性
非同步： 形象的說，兩件事情可以同時進行
注意：同步非同步和並行、並發沒關系
阻塞：等待，比如 input sleep recv accept recvfrom
非阻塞：不等待，start/terminate 都是非阻塞的
阻塞與非阻塞主要是從程序（線程）等待消息通知時的狀態角度來說的
可以分為四類：
同步阻塞
非同步阻塞
同步非阻塞
非同步非阻塞
start/terminate 都是非阻塞的
進程模塊
跟進程相關的基本都在這個模塊里：multiprocessing
父進程與子進程的對比分析
父進程，比如運行本文件
子進程，運行 Process(target=func).start()
父進程與子進程數據隔離
主進程等待子進程結束之後再結束
子進程和主進程之間默認是非同步的
from multiprocessing import Process
import time

def func():
time.sleep(1)
print(666)

if __name__ == "__main__":
# 開啟了一個新的進程，在這個新的進程里執行的 func()
Process(target=func).start()
time.sleep(1)
# 主進程
print(777)

# 777
# 666
# 運行結果仔細觀察發現有非同步的效果
# 也就是說，主進程和新的進程同時執行
3. 上面的示例中為什麼要有 if __name__ == "__main__"？其實這是 windows 操作系統開啟子進程的方式問題

4. 繼續深入

import time
import os
from multiprocessing import Process

def func():
time.sleep(1)
print(666, os.getpid(), os.getppid())

if __name__ == "__main__":
# 代碼執行到這里並不代表開啟了子進程
p = Process(target=func)
# 開啟了一個子進程，並執行func()
p.start()
time.sleep(1)
print(777, os.getpid(), os.getppid())

# 主進程運行的結果
777 12340 1636
# 子進程運行的結果
666 7604 12340

# 由上面兩行結果可以得出：
# 利用 os.getpid() 證明兩個進程不一樣
# 另外每次運行，os.getpid() 結果都不一樣
# 但是，12340 是主進程的 id，7604 是子進程的 id
# 1636 是 Pycharm 的 id，排列特點不變
5. 開啟多個相同的子進程示例

import time
import os
from multiprocessing import Process

def func():
time.sleep(3)
print(666, os.getpid(), os.getppid())

if __name__ == "__main__":
for i in range(10):
p = Process(target=func)
p.start()
time.sleep(1)
print(777, os.getpid(), os.getppid())

# 這里需要注意一點：Python 程序一直都是逐行執行
# 但是因為這里設置了時間延遲，因此會先執行主程序的代碼
# 運行結果：
777 29006 3833 # 暫停 2s 後再有下面的結果
666 29007 29006
666 29009 29006
666 29008 29006
666 29010 29006
666 29013 29006
666 29011 29006
666 29012 29006
666 29014 29006
666 29016 29006
666 29015 29006

# 觀察結果發現主進程只運行了一次
# 然後剩下的全是一個子進程重新運行的結果
# 主進程運行完不會結束，它會等子進程全部運行結束
# 注意變數 p 拿到的是最後一個子進程的 id
6. 開啟多個不同的子進程示例

import time
import os
from multiprocessing import Process

def func():
time.sleep(2)
print(666, os.getpid(), os.getppid())

def func2():
print(111)

if __name__ == "__main__":
for i in range(3):
p = Process(target=func)
p.start()
for i in range(2):
p = Process(target=func2)
p.start()
time.sleep(1)
print(777, os.getpid(), os.getppid())

# 運行程序時仔細觀察結果顯示順序：
111
111
777 29316 3833
666 29319 29316
666 29317 29316
666 29318 29316
7. 給子進程傳參示例

from multiprocessing import Process

def func(name):
print(666, name)

if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func,args=(777,)) # 注意是一個元組
p.start()

import time
from multiprocessing import Process

def func(num, name):
time.sleep(1)
print(num, "hello", name)

if __name__ == "__main__":
for i in range(10):
p = Process(target=func, args=(i, "abc"))
p.start()
print("主進程")

# 運行結果：
666 777
主進程
0 hello abc
2 hello abc
1 hello abc
3 hello abc
5 hello abc
4 hello abc
6 hello abc
7 hello abc
8 hello abc
9 hello abc

# 多運行幾次，發現子進程並不是完全按順序運行的
# 比如上面先出結果 2 hello abc，再出結果 1 hello abc
8. 子進程可以有返回值嗎：不能有返回值，因為子進程函數中的返回值無法傳遞給父進程

import time
from multiprocessing import Process

def func():
time.sleep(3)
print("這是子進程,3s後才運行")

if __name__ == "__main__":
Process(target=func).start()
print("主進程")

# 運行結果：
主進程
這是子進程,3s後才運行

# 主進程會默認等待子進程結束之後才結束
# 因為父進程要負責回收子進程佔用的操作系統資源
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㈢ 如何評價騰訊在Unity下的xLua熱更方案

我認為xlua的概念很好，很多人用lua就是為了熱更新，如果沒有熱更新的需求，大多數人是不喜歡lua，或者所謂的腳本開發的，xlua很好的解決了這部分人得需求。

但我有一點其他看法，我04年畢業在網易工作的時候，網易的游戲都是基於腳本的，不管是客戶端，還是伺服器端，那個時候不是lua，就是python，還有一種是類似c語法的腳本（我忘記名字了），這個是雲風主導的，當時選擇腳本作為邏輯開發語言的核心想法**不是為了熱更新**，而是解決

1）劃分引擎層和業務層，svn管理好許可權，讓新來的同學，接觸不到核心引擎的代碼許可權，他們只能在腳本層做業務，等你對業務足夠熟悉，對引擎足夠了解，對公司足夠忠誠後，才開放引擎層代碼，這么做早年是為了解決私服問題，很多同學拿著全部源代碼去架設私服，這多可怕，所以做業務的程序員只能拿到一個編譯後的app和一份腳本介面文檔，而編譯出來的app會檢查線上ip，報告非法伺服器地址等，協助打擊私服。

2）避免書寫不好的c、cpp代碼崩潰整個進程，腳本代碼出錯了，最多影響局部邏輯，還可以上報腳本錯誤，方便後續解決問題，現在unity里也一樣，如果c#代碼書寫不好，就直接閃退了，不如用lua做一個安全的調用層。

3）快速修改代碼，快速跑起來，早年cpp代碼編譯速度比較慢，修改一行代碼調試運行等半天，腳本代碼方便修改，方便跑起來，不用等，放到今天也一樣，同時iOS還有text size大小的限制，太多的stub function會撐大text size，而lua腳本再多的代碼也不會有這個問題，不用再為了text size取捨代碼怎麼寫，功能去留的問題。

4）反外掛，對，你沒看錯，反外掛，早年PE各種脫殼、反編譯工具，使得一個exe幾乎沒有秘密，外掛作者很容易做外掛，而用腳本後，幾乎所有邏輯都是中間代碼，這部分中間代碼可以通過修改opcode，加密，一邊run，一邊解密等技術，保證在進程空間內基本沒有完成代碼存在，對外掛作者是個很大挑戰，所以網易的游戲反外掛歷來做的都是最好的；

5）最後才是所謂的「熱更新」, 當年也不是現在這種熱更新，就是每次客戶端啟動的時候，有一個launcher去伺服器下載一個update，然後應用這個update而已。

㈣ python 是不是熱更新腳本

不是
python啟動後是常住內存的
不跟php一樣每次請求「都載入一次」
那如果項目變大了，import的文件越多，佔用的內存就越大，跟java一樣了