一、进程理论
1、程序和进程
程序:一堆代码
进程:正在运行的程序
进程是一个实体,每一个进程都有它自己独立的内存空间
2、同步和异步:针对任务的提交方式
同步:提交任务之后,原地等待任务的返回结果,期间不做任何事(叫人吃饭,一直等待)
异步:提交任务之后,不等待任务的返回结果,执行运行下一行代码(叫人吃饭,但自己先走)
3、阻塞与非阻塞:针对程序运行的状态
阻塞:遇到io操作 ->>阻塞态
非阻塞:就绪或者运行态
二、创建进程的两种方式
1、方式一
from multiprocessing import Process import time def task(name): print(‘%s is running‘ % name) time.sleep(3) print(‘%s is over‘ % name) # 注意,在windows系统中,创建进程会将代码以模块的方式从头到尾加载一遍 # 一定要写在if __name__ == ‘__main__‘:代码块里面 # 强调:函数名一旦加括号,执行优先级最高,立刻执行 if __name__ == ‘__main__‘: p1 = Process(target=task, args=(‘egon‘,)) # # 这一句话只是实例化了一个Process对象 p1.start() # 告诉操作系统创建一个进程 print(‘主进程‘)
2、方式二
from multiprocessing import Process import time class MyProcess(Process): def __init__(self, name): super().__init__() self.name = name def run(self): print(‘%s is running‘ % self.name) time.sleep(1) print(‘%s is end‘ % self.name) if __name__ == ‘__main__‘: obj = MyProcess(‘egon‘) obj.start() print(‘主进程‘)
三、join方法:join主进程等待子进程结束 才继续运行
from multiprocessing import Process import time def task(name, n): print(‘%s is running‘ % name) time.sleep(n) print(‘%s is end‘ % name) if __name__ == ‘__main__‘: start_time = time.time() p_list = [] for i in range(3): p = Process(target=task, args=(‘子进程%s‘ % i, i)) p.start() p_list.append(p) for i in p_list: i.join() print(‘主进程‘, time.time()-start_time) # 结果为 # 子进程0 is running # 子进程0 is end # 子进程1 is running # 子进程2 is running # 子进程1 is end # 子进程2 is end # 主进程 2.624150037765503
四、进程对象其他方法
# 了解 from multiprocessing import Process, current_process import time import os def task(): print(‘%s is running‘ % os.getpid()) time.sleep(3) print(‘%s is over‘ % os.getppid()) if __name__ == ‘__main__‘: p1 = Process(target=task) p1.start() p1.terminate() # 杀死子进程 time.sleep(0.1) print(p1.is_alive()) # 判断子进程是否存活 print(‘主‘)
五、进程之间内存隔离
# 记住 进程与进程之间数据是隔离的!!! from multiprocessing import Process x = 100 def task(): global x x = 20 print(‘子进程‘, x) if __name__ == ‘__main__‘: p = Process(target=task) p.start() p.join() print(‘主进程‘, x) # 结果为 # 子进程 20 # 主进程 100
六、守护进程
from multiprocessing import Process import time def task(name): print(‘%s正活着‘ % name) time.sleep(3) print(‘%s正常死亡‘ % name) if __name__ == ‘__main__‘: p = Process(target=task, args=(‘egon总管‘,)) p.daemon = True p.start() print(‘jason正在死亡‘) # 结果为 jason正在死亡
七、互斥锁
互斥锁(***) ①锁千万不要随意去用 ②牺牲了效率但是保证了数据的安全 ③锁一定要在主进程中创建,给子进程去用 ④解决多个进程操作同一份数据,造成数据不安全的情况 ⑤加锁会将并发变成串行 ⑥锁通常用在对数据操作的部分,并不是对进程全程加锁 mutex.acquire() # 抢锁 一把锁不能同时被多个人使用,没有抢到的人,就一直等待锁释放 buy(i) mutex.release() # 释放锁
from multiprocessing import Process, Lock import json import time import random def search(i): with open(‘info‘, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as f: data = json.load(f) print(‘用户查询余票数%s‘ % data.get(‘ticket‘)) def buy(i): # 买票之前还得先查有没有票! with open(‘info‘, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as f: data = json.load(f) time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟网络延迟 if data.get(‘ticket‘) > 0: data[‘ticket‘] -= 1 # 买票 with open(‘info‘, ‘w‘, encoding=‘utf-8‘) as f: json.dump(data, f) print(‘用户%s抢票成功‘ % i) else: print(‘用户%s查询余票为0‘ % i) def run(i, mutex): search(i) mutex.acquire() # 抢锁 一把锁不能同时被多个人使用,没有抢到的人,就一直等待锁释放 buy(i) mutex.release() # 释放锁 if __name__ == ‘__main__‘: mutex = Lock() # 创建锁 for i in range(5): p = Process(target=run, args=(i, mutex)) p.start() # 结果为 # 用户查询余票数3 # 用户查询余票数3 # 用户查询余票数3 # 用户查询余票数3 # 用户查询余票数3 # 用户1抢票成功 # 用户0抢票成功 # 用户2抢票成功 # 用户3查询余票为0 # 用户4查询余票为0
原文地址:https://www.cnblogs.com/zhangguosheng1121/p/10822825.html
时间: 2024-11-10 14:11:18