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以python为例，多线程由于GIL的存在，所以有multiprocessing来缓解；但它不能面向多个计算节点编程，所以MPI来了。当面向多个计算节点编程时，程序的各部分之间通过来回传递消息的方式通信。要使得消息传递方式可移植，就需要采用标准的消息传递库。这就促成消息传递接口(Message Passing Interface, MPI)的面世，MPI是一种被广泛采用的消息传递标准，所以MPI并不是一种语言。

在使用多进程编程时，会经常涉及到进程之间通信的问题。除了借助文件、特殊变量等，还可以借助一些特殊的数据结构完成功能复杂的通信。并行应用常常需要在进程之间交换数据。python的Multiprocessing库有两个通信通道可以交换对象：队列(queue)和管道(pipe)。

使用多线程必须注意一个问题，如果有多个线程同时运行，而且它们试图访问相同的资源，就会遇到各种问题。如请求在代码在阅读时写入其他函数，即一个线程要读，一个线程要写，读线程占据着资源，写线程得不到资源，自然就会与理想的结果相违背。本文更侧重理论解读，某些场景下，这些概念可同样用到进程中；样例代码为C语言，其他语言仍然适用。

继承上文，通过一些极度简单的例子来理解多线程、多进程编程，承接理论接触，为后面的同步、死锁打下基础。

本博客来自于某课程的大作业。按照我之前建模的习惯，会直接『元胞自动机』设置规则直接模拟；但是却看到了通过优化来建立模型的做法。前者是基于规则的模拟，后者是凸规划问题下的求解。对于获得的解而言，在理论上还是后者更好一些，毕竟存在最优解。

开完一坑又一坑，这应该是GUI系列的完结稿了。时至今日，很多方法和函数已经忘记，一部分整理到了仓库，用时查阅；一部分学会了查官方文档。比如布局中的addSpacing和addStretch填充，以及不同空间该如何Qt.Align，需要大量的经验。用过一次就会知道功能，所以，官方文档永远的神。

众所周知MVC是个好东西。前阵子网上搜了下，但关于用PyQt5实现MVC的中文文档缺少之又少，优质的文档只搜到了一篇。既然这样，来，开个坑，学习新知识，吸引流量。话说，关于PyQt5，布局那里需要好好看看，容器类控件需要好好看看，还有多线程和自动化测试那块。但要写出完美GUI需要大量的代码经验和文档查询的能力。然后，嗯，这部分坑就填完了。

扯回正题：假设此时面临的场景是，一个软件涉及好几个页面，每个页面是单独的代码。且每个页面需要有自己的controller，最终所有的controller汇总到一起，统一管理。

本文中，文字只是辅助理解，务必读懂代码。