python语法基础-并发编程-进程-长期维护

###############    进程的启动方式1    ##############

"""
并发编程：

进程
1，运行中的程序，就是进程，程序是没有生命的实体，运行起来了就有生命了，
操作系统可以管理进程，进程是操作系统基本的执行单元，
2，每一个进程都有它自己的地址空间，进程之间是不会混的，比如qq不能访问微信的地址空间，
操作系统替你隔离开了，这也是操作系统引入进程这个概念的原因，

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进程的调度
1，先来先服务，有一个不好的，就是不利于短作业
2，短作业优先算法，但其对长作业不利；不能保证紧迫性作业（进程）被及时处理；作业的长短只是被估算出来的。
3，时间片轮转算法，就是轮流执行，已经很科学了，
4，多级反馈队列算法，有多个队列，有一个新任务来了放入第一个队列，这是优先级加上时间片轮转，第二个任务来了放入下一级，

#######################################
并发和并行：
进程的并行：这种只有在多核cpu才可以实现，
进程的并发：这是轮流执行，由于速度很快，看起来像是一起执行的，比如一遍听音乐，一遍写代码，

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进程的三状态转换图：非常重要
1，进程一开始运行的时候，是就绪的状态，这是第一个状态，就是告诉cpu，我已经准备好可以运行了，进入排队了，
2，时间片轮转，轮到你了之后，你就运行了，这是第二个状态，
3，发生阻塞，这是第三个状态，比如你的程序让你输入内容，input方法， 这时候是阻塞的，你输入完毕了之后，就又畅通了，
这是等待I/O完成，input，sleep，文件的输入和输出，
事件处理之后，你还要进入就绪状态了，
全部处理完了，就结束了，

###########################################
同步和异步
1，同步，需要等待，需要排队，你什么也不能干，
2，异步，不需要等待，你可以去做其他事情，

###########################################
阻塞和非阻塞
1，阻塞，就是input，sleep这些，需要等待，这是阻塞，
2，非阻塞，就是跳过这些阻塞，但是程序中不可避免的需要阻塞，因为需要等待内容处理，

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同步异步和阻塞非阻塞：
同步阻塞，就是
同步非阻塞
异步阻塞
异步非阻塞，效率更高，

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多进程有一个内置的模块：
from multiprocessing import Process
要学习几个地方：
1，进程的注册
2，进程的开启
3，进程的异步，
4，进程的同步，join，
5，进程注册函数的参数，
6，启动多个子进程，

"""

import time
from multiprocessing import Process
import os

def f(args1,args2):
    print("*"*args1)
    time.sleep(1)
    print("*"*args2)

    # print("子进程号",os.getpid())
    # print("子进程的父进程号",os.getppid())
    # print(‘我是子进程‘)

if __name__ == ‘__main__‘:
    # p = Process(target=f, args=(‘bob‘,))
    # p = Process(target=f, args=(‘bob‘,"123"))  # 注册，p是一个进程，还没有启动，这是主进程，
    # args=(‘bob‘,)，如果注册的函数是有参数的，就要传递参数，如果有一个参数括号内要有一个逗号，因为这是一个元组，
    # p.start()  # 启动进程，这是启动了一个子进程，
    # 现在子进程和主进程之间是异步的，如果我想在子进程结束之后再执行下面的代码，变成同步，怎么办？
    # p.join()  # 这个join就是在感知一个子进程的一个结束，将异步改成同步，
    # time.sleep(1)
    # print("父进程号",os.getpid())
    # print("父进程的父进程号",os.getppid())  # 这个就是pycharm的进程号，
    # print(‘执行主进程的内容了‘)  # 这一句的执行和子进程的执行内容是异步的,不是同步的,

    # 开启10个子进程
    p_list=[]
    for i in range(10):
        p = Process(target=f, args=(10*i, 20*i))
        p_list.append(p)
        p.start()
        # print("第%d轮"%(i+1))
    # p.join()
    [p.join() for p in p_list ]  # 保证前面的10个进程全部结束了，才会执行下面的代码，
    print("运行完了")
    # 这种开启了多进程，可以读多个进程去存文件，取文件内容，

# 进程的生命周期，
# 主进程没有开启子进程，就是执行完他的代码就结束了了
# 子进程也是执行完自己的代码就结束了，
# 开启了子进程的主进程，主进程执行完了，要等待子进程结束之后，主进程才可以结束，

###############    进程的启动方式2       和       进程之间是数据隔离的    ##############

# 进程的启动方式2
# 第一点，创建一个类，继承process
# 第二点，类中必须实现run方法，这个run方法里面就是子进程要执行的内容，

import os
from multiprocessing import Process

class MyProcess(Process):  # 继承导入的process，
    def __init__(self,name):  # 为了进程能传递参数，
        super().__init__()  # 这是继承了父类所有的参数，
        self.name=name
    def run(self):
        # print(os.getpid())
        print("子进程号",self.pid)
        print("参数",self.name)  # print(os.getpid()) 这两句是一样的，

if __name__ == ‘__main__‘:
    # p1=MyProcess()  # 这是不传参数的
    p1=MyProcess("name1")  # 这是传参数的，这就是面向对象的实例化，
    p2=MyProcess(‘name2‘)
    p3=MyProcess(‘name3‘)

    p1.start() #start会自动调用run
    p2.start()
    # p2.run()
    p3.start()
    # 三个进程之间是异步的，

    p1.join()
    p2.join()
    p3.join()
    # 三个进程都结束了才会执行下面的内容，这是把异步，变成异步，
    print(‘主线程‘)

# 进程之间的数据隔离问题
# 进程和进程之间的数据是否是隔离的，比如qq和微信，之间的数据是隔离的，
# 几个进程之间，如果不通过特殊的手段，是不可能共享一个数据的，这个记住，没有什么可理解的，
# 下面是一个例子，证明主进程和子进程之间是没有

from multiprocessing import Process

def work():
    global n  # 声明了一个全局变量，
    n=0
    print(‘子进程内: ‘,n)

if __name__ == ‘__main__‘:
    n = 100
    p=Process(target=work)
    p.start()
    print(‘主进程内: ‘,n)

###############   守护进程  ##############

# 守护进程
# 子进程----守护进程

# 第一版：主进程结束了，子进程还没有结束，
# import time
# from multiprocessing import Process
#
# def func():
#     while True:
#         time.sleep(1)
#         print("我还活着")
#
#
# if __name__ == ‘__main__‘:
#     p=Process(target=func)
#     p.start()
#     i = 0
#     while i<10:
#         time.sleep(1)
#         i+=1
#     print("主进程结束")

# 守护进程，就是主进程代码结束了而结束，记住不是主进程彻底结束，而是代码结束，
import time
from multiprocessing import Process

def func():
    while True:
        time.sleep(1)
        print("我还活着")

if __name__ == ‘__main__‘:
    p=Process(target=func)
    p.daemon=True  # 设置子进程为守护进程，
    p.start()
    p2=Process(target=func)  # 这个子进程没有设置为守护进程所以这个进程还在进行中，
    p2.start()
    # time.sleep(3)
    # p2.is_alive()  # 判断一个进程是否活着
    # p2.terminate()  # 结束一个进程，
    i = 0
    while i<5:
        time.sleep(1)
        i+=1
    print("主进程代码结束")

###############   进程锁   ##############

# 进程锁
# 买票就是一个并发的过程,
# 文件db的内容为：{"ticket":1}
# 注意一定要用双引号，不然json无法识别
# 并发运行，效率高，但竞争写同一文件，数据写入错乱

# 买票不加锁，可能会有多个人买到票了。但是票只有一张，
# from multiprocessing import Process,Lock
# import time,json,random
#
# # 查询余票的函数
# def show(i):
#     with open("db") as f :
#         dic=json.load(f)
#     print(‘余票%s‘%dic[‘ticket‘])
#
# # 买票的函数
# def bug_ticket(i):
#     with open("db") as f :
#         dic=json.load(f)
#         time.sleep(0.1)  # 模拟读数据的网络延迟
#     if dic[‘ticket‘] >0:
#         dic[‘ticket‘]-=1
#         print(‘\033[32m%s购票成功\033[0m‘%i)
#     else:
#         print(‘\033[31m%s没买到票\033[0m‘%i)
#     time.sleep(0.1)
#     with open("db","w") as f:
#         json.dump(dic,f)
#
#
# if __name__ == ‘__main__‘:
#     for i in range(10):  # 模拟并发10个客户端查询票
#         p=Process(target=show,args=(i,))
#         p.start()
#     for i in range(10):
#         p = Process(target=bug_ticket, args=(i,))
#         p.start()

# 加锁
from multiprocessing import Process,Lock
import time,json,random

# 查询余票的函数
def show(i):
    with open("db") as f :
        dic=json.load(f)
    print(‘余票%s‘%dic[‘ticket‘])

# 买票的函数
def bug_ticket(i,lock):
    lock.acquire()  # 这就是拿钥匙进门，有一个进程拿了钥匙，之后第二个进程进来就没有钥匙了，就会阻塞，
    with open("db") as f :
        dic=json.load(f)
        time.sleep(0.1)  # 模拟读数据的网络延迟
    if dic[‘ticket‘] >0:
        dic[‘ticket‘]-=1
        print(‘\033[32m%s购票成功\033[0m‘%i)
    else:
        print(‘\033[31m%s没买到票\033[0m‘%i)
    time.sleep(0.1)
    with open("db","w") as f:
        json.dump(dic,f)
    lock.release()  # 这是还钥匙，还了之后，别的进程就可以拿到了，就可以执行了，

if __name__ == ‘__main__‘:
    for i in range(10):  # 模拟并发10个客户端查询票
        p=Process(target=show,args=(i,))
        p.start()
    lock=Lock()

    for i in range(10):
        p = Process(target=bug_ticket, args=(i,lock))
        p.start()

###############    多进程的信号量    ##############

# 多进程的信号量

from multiprocessing import Process
import time,random
from multiprocessing import Semaphore
# ktv只有1个房间，1个房间只能装4个人，但是这样写就是20个人都进入到房间了，
# 假设ket门口有4把钥匙，一个进程来了那一把钥匙，然后关门，这样只有4个进程能拿到，剩下的之后1个进程出来了才可以继续其他的进程，
# 这个概念就叫做信号量，同一时间就只有四个人，
def ktv(i,sem):
    sem.acquire()  # 获取钥匙
    print("%d进入ktv"%i)
    time.sleep(random.randint(60,180))  # 这是每一个人唱歌1-3分钟
    print("%d走出ktv"%i)
    sem.release()  # 还钥匙

if __name__ == "__main__":
    sem = Semaphore(4)  # 这就是设置有多少把钥匙，  信号量的英文就是：Semaphore
    for i in range(20):
        p=Process(target=ktv,args=(i,sem))
        p.start()

###############    进程的事件    ##############

# 进程的事件

# 事件
import time
from multiprocessing import Event, Process

# 一个信号，可以使所有的进程都进入阻塞状态，也可以控制所有信号都解除阻塞，
# 一个事件创建之后，默认是阻塞状态，
# e = Event()  # 创建一个事件
# print(e.is_set())  # 查看一个事件是否是阻塞状态，
# print(123445)
# e.set()  # 这是把阻塞的状态改为true，
# print(e.is_set())
# e.wait()  # 根据e.is_set()的结果，如果是false，就会阻塞，如果是true就会不阻塞
# print(12344)
# e.clear()  # 这是把阻塞的状态改为false
# print(e.is_set())
# e.wait()  # 虽然阻塞了，但是一定要有这个wait，才会阻塞后面的代码，
# print(444444)

# 举一个例子，红绿灯

# 每一个进程表示一辆车，
def car(e,i):
    #e.is_set() 默认返回False 代表的是绿灯
    if not e.is_set():
        print("car%s在等待"%i)
        e.wait()
    print("car%s通行了"%i)

def light(e):
    while True:
        if e.is_set():
            e.clear()
            print(‘\033[31m红灯亮了\033[0m‘)
        else:
            e.set()
            print(‘\033[32m绿灯亮了\033[0m‘)
        time.sleep(2)

if __name__ == ‘__main__‘:
    e=Event()
    # 模拟启动交通灯
    p1=Process(target=light,args=(e,))
    p1.daemon=True
    p1.start()
    #模拟20辆小车
    for i in range(20):
        import random
        time.sleep(random.uniform(0,2))
        p2=Process(target=car,args=(e,i))
        p2.start()
    print("程序彻底结束！")

###############    进程间的通信---队列   ##############

# 进程间的通信，
# 队列和通道，

# 队列
# 之前学过一个模块是queue，现在进程间的通信不能使用这个
# import queue

# 基本的队列的方法：

# from multiprocessing import Queue
# q =Queue(5)  # 创建共享的进程队列，maxsize是队列中允许的最大项数，如果省略此参数，则无大小限制，容量是5
# q.put(1)  # 添加值，
# q.put(2)
# q.put(3)
# q.put(4)
# q.put(5)
# q.put(6)  # 队列满了，就不能放了，这个就会阻塞，
# print(q.full())  # 这个队列是否满了，如果q已满，返回为True
# print(q.get())  # 返回q中的一个项目。如果q为空，此方法将阻塞
# print(q.get())  # 获取值，
# print(q.get())  # 获取值，
# print(q.get())  # 获取值，
# print(q.get())  # 获取值，
# print(q.get())  # 获取值，没有值了，第六次的时候就会阻塞，
#
# print(q.empty())  # 如果调用此方法时 q为空，返回True
#
# while True:
#     try:
#         q.get_nowait()  # 如果有值就等
#     except:
#         print("队列已经空了")
#         import time
#         time.sleep(1)

# # 队列之间的通信
# from multiprocessing import Queue,Process
#
# # 生产数据的函数
# def produce(q):
#     q.put("hello")
#
# def consume(q):
#     print(q.get())
#
# if __name__ == ‘__main__‘:
#     q = Queue()
#     p = Process(target=produce,args=(q,))
#     p.start()
#     c = Process(target=consume,args=(q,))
#     c.start()
#
#     # 这就是两个子进程之间的通信，通过的队列，
#

# 队列的生产者和消费者模型
# 买包子的例子
# 有蒸包子的人，这就是生产者，有买包子的人，这就是消费者，
# 实际中，可能会有数据供需不平衡的问题，
# 就是数据生产的多了没有消费，所以我们要增加消费者，或者减少生产
# 数据消费的多了，我们要增加生产者，来解决这个问题，

# 我们把生产者作为一个进程，把消费者作为一个进程

from multiprocessing import Process,Queue,JoinableQueue
import time, random
def producer(name,food,q):  # 三个参数，就是谁生产，生产了什么，放到哪里
    for i in range(10):
        time.sleep(random.randint(1,3))  # 1-3秒生产1个，
        f = "%s生产了%s%s"%(name,food,i)
        print(f)
        q.put(f)
    q.join()  # 阻塞， 这是感知一个队列中的数据全部都处理完毕，
    # 这种相当于把生产的生命周期拉长了，就是说你是生产完了还没有结束，你还要等待消费者把你生产的所有的东西都消费了，才能结束，

def consumer(q,name):
    while True:
        food =q.get()
        if food is None:  # 问题：有多个消费者的时候，只有一个消费者拿到这个值，然后结束了，但是拿不到的消费者，就还没有结束，
            print("获取到一个空")
            break
        print("%s消费了%s"%(name,food))
        time.sleep(random.randint(1,3))  # 1-3秒消费1个，
        q.task_done()  # 队列的计数器 -1

if __name__ == ‘__main__‘:
    # q = Queue()

    q = JoinableQueue()

    p1 = Process(target=producer,args=("andy","包子",q))
    p1.start()

    p2 = Process(target=producer,args=("Lucy","油条",q))
    p2.start()

    c1 = Process(target=consumer,args=(q,"xiaoxiao"))
    c1.daemon =True
    # 意味着，主进程的代码执行结束之后，子进程就结束了，
    # 而主进程又是依赖两个生产者结束才结束的，
    # 而我在生产者的地方加了一个阻塞，直到消费者全都消费了之后才结束，
    # 所以这个设计是非常的巧妙的，
    c1.start()
    # 只有一个消费者，两个生产者， 所以会有供给过大，需要加一个消费者，

    c2 = Process(target=consumer,args=(q,"meimei"))
    c2.daemon =True
    c2.start()

    # 因为只会生产10个，所以怎么能够，没有生产了，但是消费的地方还在get，怎么办？
    p1.join()
    p2.join()
    # q.put(None)
    # q.put(None)
    # 为什么是两个none？
    # 问题：有多个消费者的时候，只有一个消费者拿到这个值，然后结束了，但是拿不到的消费者，就还没有结束，
    # 这种写法太麻烦了，如果有1000个还得了，怎么办？使用新的一个模块：JoinableQueue
    # 做了三件事;
    # 1，把c1，c2，改成守护进程
    # 2，把生产者加一个q.join()，直到消费者全部消费结束
    # 3，加了一个        q.task_done()  # 队列的计数器 -1

###############    进程间通信--管道（了解）    ##############

# 进程间通信
# 管道(管道只做了解)

from multiprocessing import Pipe,Process

# conn1,conn2 = Pipe()  # pipe是一个函数，有两个返回值，这个地方我们是使用两个参数来接收这两个返回值，
# conn1.send("123")
# print(conn2.recv())
# 这就是管道，这是一个双向通信的，
# 你调用这个，就会给你一个左边，一个右边，你从左边传入，就可以从右边传出，
# 你从右边传入，就可以从左边传出，

# 怎么使用管道是的在进程间通信？

# 也可以使用生产者和消费者模型

import time,random
def producter(con,pro,name,food):
    con.close()
    for i in range(4):
        time.sleep(random.random())
        f = "%s生产了%s%s" % (name, food, i)
        print(f)
        pro.send(f)

def consumer(con,pro,name):
    pro.close()
    while True:
        try:
            food = con.recv()
            print("%s消费了%s" % (name, food))
            time.sleep(random.random())
        except EOFError:
            con.close()
            break

if __name__ == ‘__main__‘:
    con, pro = Pipe()
    p= Process(target=producter,args=(con, pro,"andy","包子"))
    p.start()

    c1= Process(target=consumer,args=(con, pro,"li"))
    c1.start()
    c2= Process(target=consumer,args=(con, pro,"wang"))
    c2.start()

    con.close()
    pro.close()

# pipe有一个数据不安全性，一个放一个取没有问题，
# 但两个消费者的时候会有问题，会出现两个消费者抢资源的问题，
# 怎么解决这个问题？通过加锁
# 所以我们还是使用队列，队列就是基于管道加锁的，管道就是基于socket的，
# 使用队列就不会有数据不安全的问题了，
# 自己加锁需要考虑很多问题，所以我们还是使用队列，管道作为了解，
# 我们工作中顶多就会用到队列，

###############    进程之间的数据共享    ##############

# 进程之间的数据共享
# 通过Manager模块
from multiprocessing import Manager,Process,Lock

# 单个进程：
# def work(dic):
#     dic[‘count‘]-=1
#     print(dic)
#
# if __name__ == ‘__main__‘:
#     m = Manager()
#     dic=m.dict({‘count‘:100})
#     p_list=[]
#     p = Process(target=work, args=(dic,))
#     p_list.append(p)
#     p.start()
#     p.join()
#     print("主进程",dic)  # 主进程 {‘count‘: 99},这就是子进程的改变，影响到了主进程

# 多个进程，出现的问题：
# def work(dic):
#     dic[‘count‘]-=1
#     # 这个就是涉及到多个进程修改一个内容的情况，这种是不安全的，怎么办？加锁
#     # 按理说是50，可能会结果不是50
#
# if __name__ == ‘__main__‘:
#     m = Manager()
#     dic=m.dict({‘count‘:100})
#     p_list=[]
#     for i in range(50):  # 创建多个进程
#         p = Process(target=work, args=(dic,))
#         p_list.append(p)
#         p.start()
#     for i in p_list:
#         p.join()
#     print("主进程",dic)  # 主进程 {‘count‘: 99},这就是子进程的改变，影响到了主进程

# 多个进程加锁：
def work(dic,lock):
    lock.acquire()
    dic[‘count‘]-=1
    # 这个就是涉及到多个进程修改一个内容的情况，这种是不安全的，怎么办？加锁
    lock.release()

if __name__ == ‘__main__‘:
    m = Manager()
    lock = Lock()
    dic=m.dict({‘count‘:100})
    p_list=[]
    for i in range(50):  # 创建多个进程
        p = Process(target=work, args=(dic,lock))
        p_list.append(p)
        p.start()
    for i in p_list:
        p.join()
    print("主进程",dic)  # 主进程 {‘count‘: 99},这就是子进程的改变，影响到了主进程

# 这个数据共享，工作中也不会用到，
# 队列还有很多，kafak,rebbitmq,memcache

###############   进程池    ##############

"""

进程池的概念
为什么会有进程池?
1，因为没开启一个进程，都需要创建一个内存空间，这是耗时的
2，进程过多，操作熊的调度也会耗时，
所以会有非常大的性能问题，
所以我们不会让进程太大，我们会设计一个进程池，

进程池：
1，Python中先创建一个进程的池子，
2，这个进程池能存放多少个进程，比如有5个进程，
3，先把这些进程创建好，
4，比如有50个任务他们到进程池里面去找进程，找到的就执行，找不到的就等待，
5，进程执行结束之后，不会结束，而是返回进程池，等待下一个任务，
所以进程池，可以节省进程创建的时间，节省了操作系统的调度，而且进程不会过多的创建，

所以进程池和信号量有什么关系？
假设有200个任务，
信号量，信号量还是200个进程在排队，去拿钥匙，所以不能控制有多少进程，而是控制了同一时间有几个进程在执行，
也就是只允许5个进程让操作系统调度，节省了操作系统的调度时间，但是并没有节省进程的创建时间，
而进程池，是有200个任务去拿进程，所以进程池既是节省了操作系统的调度时间，也节省进程的创建时间，

更高级的进程池是比较智能的，
比如现在进程池有5个进程，就可以处理过来了，就不需要增加
但是如果处理等待的任务太多了，急需要往进程池里面加进程，一直到设置的进程池上限
如果任务减少了，就进程池里面减少，
这是比较智能的，

Python中没有高级的进程池，只有一个固定的进程数的进程池，没有弹性的那种，

"""
# from multiprocessing import Pool, Process
# def func(n):
#     print(n + 1)
# if __name__ == ‘__main__‘:
#     pool = Pool(5)  # 进程池里面有5个进程，约定就是cpu的内核+1
#     pool.map(func, range(100))  # 这是模拟100个任务,
# 这个map是一个异步的，而且自带close，和join功能，

# 上面是一个使用进程池的方法，还有其他的使用进程池的方法
# 使用了进程池之后，就不使用哪种创建进程的方式了，

from multiprocessing import Pool
import time,os
def func(n):
    print("start func%s"%n,os.getpid())
    time.sleep(1)
    print("end func%s"%n,os.getpid())

if __name__ == ‘__main__‘:
    p = Pool(5) # 不写就是默认cpu的核数，
    for i in range(10):
        # p.apply(func,args=(i,))  # p.apply这是同步，很慢，
        p.apply_async(func,args=(i,))  # p.apply_async这是异步，这个一定是和close和join同时使用的，
    p.close()  # 结束进程池接收任务
    p.join()  # 这是感知进程池中的任务执行结束，

###############   进程池的返回值   ##############

# 进程池的返回值，

from multiprocessing import Pool, Process
def func(i):
    return i
# if __name__ == ‘__main__‘:
#     pool = Pool(5)
#     res_list = []
#     for i in range(10):
#         # res = pool.apply(func,args=(i,))  # 所以这个结果接收，就是返回值，
#         res = pool.apply_async(func,args=(i,))  # 所以这个结果接收，就是返回值，
#         res_list.append(res)
#     for res in res_list:
#         print(res.get())  # get会阻塞等待结果

# 上面讲了apply和apply_async 的返回值的问题，
# 下面讲讲map的返回值的问题，比较简单

if __name__ == ‘__main__‘:
    pool = Pool(5)
    ret = pool.map(func,range(10))
    print(ret)  # 这是返回了一个列表，

# 使用的时候想用map，map搞不定就使用，apply_async

###############  进程池的回调函数    ##############

# 进程池的回调函数

from multiprocessing import Pool

def func1(n):
    print(111)
    return n

def func2(n):
    print(222)
    print(n*2)

if __name__ == ‘__main__‘:
    p = Pool(5)
    p.apply_async(func1,args=(10,),callback=func2)
    p.close()
    p.join()
    # 回调函数都是在主进程中执行的，

原文地址：https://www.cnblogs.com/andy0816/p/12289717.html