并发编程之进程

内容概要

• 用代码创建进程
• join方法
• 进程间数据默认隔离
• 进程对象相关属性和方法
• 守护进程
• 互斥锁*

---

用代码创建进程

"""
创建进程的方式：
	1.鼠标双击桌面应用图标
	2.写代码创建
*创建进程的本质:即在内存新中申请一块内存空间用于执行型对应的程序代码
"""

"代码创建进程的两种方式"
# 方式一
from multiprocessing import Process
import time

def task(name):
    print(f'{name} start run...')
    time.sleep(1)  
    print(f'{name} run end!!!')

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=task, args=('task1',))  # 创建一个进程对象
    p.start()  # 告诉操作系统创建一个新的进程
    print('主进程')

"""
强调:不同的操作系统创建进程的要求不一样
	在Windows中创建进程是以导入模块的方式进行 所以创建进程的代码必须写在__main__子代码中
	否则会报错 因为在无限制创建进程
	在linux和mac中创建进程是直接拷贝一份源代码然后执行 不需要写在__main__子代码中
"""

# 方式二
from multiprocessing import Process
import time

class MyProcess(Process):
    def __init__(self, username):
        self.username = username
        super().__init__()
    def run(self):
        print(f'how are you {self.username}?')
        time.sleep(2)
        print(f'{self.username}:I am fine thank you!')

if __name__ == '__main__':
    p = MyProcess('Lisa')
    p.start()
    print('主进程')

进程实现并发

"""让TCP服务端实现并发的效果"""
~将与客户端通讯的代码封装成一个函数  
之后每有一个客户端请求服务就会创建一个进程与之交互

服务端

import socket
from multiprocessing import Process

def get_server():
    server = socket.socket()
    server.bind(('127.0.0.1', 8080))
    server.listen(5)
    return server

# 将服务客户端的代码封装成函数(通信代码)
def talk(sock):
    while True:
        data = sock.recv(1024)
        print(data.decode('utf8'))
        sock.send(data.upper())

if __name__ == '__main__':
    while True:
        server = get_server()
        sock, addr = server.accept()
        p = Process(target=talk, args=(sock, ))
        p.start()

客户端1

import socket

client = socket.socket()
client.connect(('127.0.0.1', 8080))

while True:
    client.send(b'hello big baby~')
    data = client.recv(1024)
    print(data.decode('utf8'))

客户端2

import socket

client = socket.socket()
client.connect(('127.0.0.1', 8080))

while True:
    client.send(b'I miss you baby')
    data = client.recv(1024)
    print(data.decode('utf8'))

join方法

# 让主进程代码等待子进程代码运行完毕再执行
1.join方法的简单使用
2.如何真正理解等待的过程

"""
需求:想让p.start()之后的代码 等待子进程全部运行结束之后再打印
    1.sb(sweet baby)做法:直接sleep
        肯定不行 因为子进程运行的时间不可控
    2.join方法
        针对多个子进程的等待一定要理解!!!
"""

from multiprocessing import Process
import time

def task(name, n):
    print(f'{name} is running')
    time.sleep(n)
    print(f'{name} is over')

if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=task, args=('jason', 1))
    p2 = Process(target=task, args=('tony', 2))
    p3 = Process(target=task, args=('kevin', 3))
    start_time = time.time()
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    p1.join()
    p2.join()
    p3.join()
    end_time = time.time() - start_time
    print('主进程', f'总耗时:{end_time}')  # 主进程 总耗时:3.1117241382598877
    
     # 如果是一个start一个join交替执行 那么总耗时就是各个任务耗时总和
        # 相当于穿行
    """
        p1.start()
        p1.join()
        p2.start()
        p2.join()
        p3.start()
        p3.join()
    """
    # 主进程 总耗时:6.355999231338501
     

进程间数据默认隔离

# 内存可以看成是有很多个小隔间组成的 彼此不干扰
from multiprocessing import Process

money = 999

def task():
    global money  # 局部修改全局不可变类型
    money = 666

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=task)
    p.start()
    p.join()  # 确保子进程代码运行结束再打印money
    print(money)
 
"""默认隔离  但是可以通过一些技术打破"""

进程对象属性和方法

"""
进程号如何查看
	windows: 			tasklist结果集中PID
	mac:					ps -ef
"""
1.查看进程号的方法
	1.1.current_process函数
  	from multiprocessing import Process, current_process
    current_process().pid
 	# 获取进程号的用处之一就是可以通过代码的方式管理进程
    "杀死进程"
  	windows  			taskkill关键字
    mac/linux  		kill关键字
  1.2.os模块
  	os.getpid()  # 获取当前进程的进程号
    os.getppid()  # 获取当前进程的父进程号
"在Pycharm中主进程的父进程为Pycharm"
2.杀死子进程
	terminate()
3.判断子进程是否存活
	is_alive()  # 返回结果为True 或 False

僵尸进程与孤儿进程

僵尸进程
	# 为什么主进程默认需要等待子进程结束才会结束
  所有的子进程在运行结束之后都会变成僵尸进程(死了没死透)
  还保留着pid和一些运行过程的中的记录便于主进程查看(短时间保存)
  这些信息会被主进程回收(僵尸彻底死了)
  	1.主进程正常结束
    2.调用join方法
  
孤儿进程
	# 子进程存活着 父进程意外死亡
  子进程会被操作系统自动接管(儿童福利院)

守护进程

"""
守护即死活全部参考守护的对象
	守护对象死立刻死
"""

from multiprocessing import Process
import time

def task(name):
    print(f'守护者:{name}正常活着')
    time.sleep(3)
    print(f'守护者:{name}正常死了')

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=task, args=('子进程',))
    # 必须写在start前面
    p.daemon = True  # 将子进程设置为守护进程:主进程结束 子进程立刻结束
    p.start()
    # time.sleep(2)
    print('主进程寿终正寝')   # 如果主进程最先结束 子进程则会立即结束

互斥锁*(重要)

"""
每逢节假日抢票
	手机上明明显示还有余票 但是点击购买的时候却提示已经没有票了
	之后回到查询页面发现确实显示没有票了

上午10:00打开买票软件查看票数 系统给你发过来的是10:00对应的数据
只要你页面不刷新不点击下一步 那么页面数据永远展示的是10:00的
"""

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


# 查票
def search(name):
    with open(r'ticket_data.json', 'r', encoding='utf8') as f:
        data = json.load(f)
    print(f'{name}查询当前余票:%s' % data.get('ticket_num'))


# 买票
def buy(name):
    '''
    点击买票是需要再次查票的 因为期间其他人可能已经把票买走了
    '''
    # 1.查票
    with open(r'ticket_data.json', 'r', encoding='utf8') as f:
        data = json.load(f)
    time.sleep(random.randint(1, 3))  # 模拟网络延迟
    # 2.判断是否还有余票
    if data.get('ticket_num') > 0:
        data['ticket_num'] -= 1
        with open(r'ticket_data.json', 'w', encoding='utf8') as f:
            json.dump(data, f)
        print(f'{name}抢票成功')
    else:
        print(f'{name}抢票失败 没有余票了')

def run(name, mutex):
    search(name)
    # 只需要把买票环节变成串行即可
    mutex.acquire()  # 抢锁
    buy(name)
    mutex.release()  # 放锁


# 模拟多人同时抢票
if __name__ == '__main__':
    # 互斥锁在主进程中产生一把 交给多个子进程用
    mutex = Lock()
    for i in range(1, 10):
        p = Process(target=run, args=('用户:%s' % i, mutex))
        p.start()

        
##########################################
当多个进程操作同一份数据的时候会造成数据的错乱！！！
这个时候需要加锁处理(互斥锁)
	将并发变成串行 牺牲了效率但是保证的数据的安全
 
互斥锁并不能轻易使用 容易造成死锁现象
互斥锁只在处理数据的部分加锁 不能什么地方都加 严重影响程序的效率
##########################################
查票可以一次性给所有人看 但是买票环节必须'排队'>>>:互斥锁

from multiprocessing import Process, Lock
mutex = Lock()
mutex.acquire()  # 抢锁
mutex.release()  # 放锁
ps:我们以后在编程生涯中几乎不会自己操作锁 理解原理即可

其他锁的相关知识

"""锁的应用范围很广 但是核心都是为了保证数据的安全!!!"""

# 行锁与表锁
    行锁:针对行数据加锁 同一时间只能一个人操作
	表锁:针对表数据加锁 同一时间只能一个人操作
# 读锁与写锁
	读锁:
        读锁又称共享锁(S锁)，若事务T对数据对象A加上S锁，则事务T可以读A但不能修改A，
        其他事务只能再对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S 锁。
        这保证了其他事务可以读A，但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。
	写锁:
        写锁又称排他锁(X锁)，若事务T对数据对象A加上X锁，事务T可以读A也可以修改A，
        其他事务不能再对A加任何锁，直到T释放A上的锁。
        这保证了其他事务在T释放A上的锁之前不能再读取和修改A。
# 乐观锁与悲观锁
	悲观锁:
        是一种对数据的修改抱有悲观态度的并发控制方式。
        我们一般认为数据被并发修改的概率比较大，所以需要在修改之前先加锁。
        "数据库中的行锁，表锁，读锁，写锁，以及 syncronized 实现的锁均为悲观锁"
    乐观锁:
        是对于数据冲突保持一种乐观态度，操作数据时不会对操作的数据进行加锁，
        只有到数据提交的时候才通过一种机制来验证数据是否存在冲突。