【2022-08-09】Python并发编程(二)
Python并发编程(二)
创建进程的两种方式
"""
1.双击桌面程序图标
2.代码创建进程(需要掌握)
需要掌握两种即可
"""
from multiprocessing import Process
import time
方式一:
# def task(name):
# print(f'{name}正在运行')
# time.sleep(3)
# print(f'{name}运行结束')
#
#
# if __name__ == '__main__':
# p = Process(target=task, args=('jason',)) # 创建一个进程对象
# p.start() # 告诉操作系统创建一个进程(异步操作)
# # task('jason') # 普通的函数调用是同步操作
# print('主进程')
"""
创建进程的代码在不同的操作系统中 底层原理有区别!!!
在windows中 创建进程类似于导入模块
if __name__ == '__main__': 启动脚本
在mac、linux中 创建进程类似于直接拷贝
不需要启动脚本 但是为了兼容性 也可以使用
"""
方式二:
class MyProcess(Process):
def __init__(self, name):
super().__init__()
self.name = name
def run(self):
print(f'{self.name}正在运行')
time.sleep(5)
print(f'{self.name}运行结束')
if __name__ == '__main__':
obj = MyProcess('jason')
obj.start()
print('主进程')
如何使用join方法
join:主进程等待子进程运行结束之后再运行
推导步骤1:直接在主进程代码中添加time.sleep()
不合理 因为无法准确把握子进程执行的时间
推导步骤2:join方法
很合理!!!
def task(name, n):
print(f'{name}正在运行')
time.sleep(n)
print(f'{name}运行结束')
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=task, args=('jason', 1)) # args就是通过元组的形式给函数传参
p2 = Process(target=task, args=('kevin', 2)) # 也可以通过kwargs={'name':'jason', 'n':1} 太麻烦 没必要
p3 = Process(target=task, args=('jerry', 3))
start_time = time.time()
p1.start()
p2.start()
p3.start()
p1.join()
p2.join()
p3.join()
end_time = time.time() - start_time
print('总耗时:%s' % end_time)
print('主进程')
'''一定要看准join的执行位置 以及多任务情况下等待的目标'''
进程间数据默认隔离
多个进程数据彼此之间默认是相互隔离的
如果真的想交互 需要借助于'管道'或者'队列'
from multiprocessing import Process
money = 100
def task():
global money
money = 666
print('子进程打印的money', money)
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task)
p.start()
p.join()
print('父进程打印的money', money)
进程间通信(IPC机制)
预备知识
什么是队列:先进先出
from multiprocessing import Queue
# 1.创建队列对象
q = Queue(3) # 括号内指定队列可以容纳的数据个数 默认:2147483647
# 2.往队列添加数据
# q.put(111)
# print(q.full()) # 判断队列是否已经存满
# q.put(222)
# q.put(333)
# print(q.full())
# q.put(444) # 超出数据存放极限 那么程序一致处于阻塞态 直到队列中有数据被取出
# 3.从队列中取数据
print(q.get_nowait())
print(q.get_nowait())
print(q.get_nowait()) # 队列中如果没有数据可取 直接报错
# print(q.get())
# print(q.empty()) # 判断队列是否已经空了
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.empty())
# print(q.get()) # 超出数据获取极限 那么程序一致处于阻塞态 直到队列中有数据被添加
"""
q.full()
q.empty()
q.get_nowait()
上述方法在多进程下不能准确使用(失效)!!!
"""
IPC机制
1.主进程与子进程通信
2.子进程与子进程通信
from multiprocessing import Queue, Process
def procedure(q):
q.put('子进程procedure往队里中添加了数据')
def consumer(q):
print('子进程的consumer从队列中获取数据', q.get())
if __name__ == '__main__':
q = Queue() # 在主进程中产生q对象 确保所有的子进程使用的是相同的q
p1 = Process(target=procedure, args=(q,))
p2 = Process(target=consumer, args=(q,))
p1.start()
p2.start()
print('主进程')
生产者消费者模型
生产者
产生数据
消费者
处理数据
"""
回忆过去 爬取红牛分公司
生产者:获取网页数据的代码(函数)
爬
消费者:从网页数据中筛选出符合条件的数据(函数)
筛选
完整的生产者消费者模型至少有三个部分
生产者
消息队列/数据库
消费者
"""
进程相关方法
1.查看进程号
from multiprocessing import current_process
import os
current_process().pid
os.getpid()
os.getppid()
2.销毁子进程
p1.terminate()
3.判断进程是否存活
p1.is_alive()
如何守护进程
如何理解守护
伴随着守护对象的存活而存活 死亡而死亡
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print('大内总管:%s存活' % name)
time.sleep(3)
print('大内总管:%s嗝屁' % name)
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task, args=('基佬',))
# p.daemon = True # 将子进程设置为守护进程:主进程代码结束 子进程立刻结束
p.start()
p.daemon = True # 必须在start之前执行
print('天子Jason寿终正寝!!!')
僵尸进程与孤儿进程
僵尸进程
进程已经运行结束 但是相关的资源并没有完全清空
需要父进程参与回收
孤儿进程
父进程意外死亡 子进程正常运行 该子进程就称之为孤儿进程
孤儿进程也不是没有人管 操作系统会自动分配福利院接收
互斥锁
模拟抢票
查票
买票
查票
买票
from multiprocessing import Process
import time
import json
import random
# 查票
def search(name):
with open(r'data.json', 'r', encoding='utf8') as f:
data = json.load(f)
print('%s在查票 当前余票为:%s' % (name, data.get('ticket_num')))
# 买票
def buy(name):
# 再次确认票
with open(r'data.json', 'r', encoding='utf8') as f:
data = json.load(f)
# 模拟网络延迟
time.sleep(random.randint(1, 3))
# 判断是否有票 有就买
if data.get('ticket_num') > 0:
data['ticket_num'] -= 1
with open(r'data.json', 'w', encoding='utf8') as f:
json.dump(data, f)
print('%s买票成功' % name)
else:
print('%s很倒霉 没有抢到票' % name)
def run(name):
search(name)
buy(name)
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
p = Process(target=run, args=('用户%s'%i, ))
p.start()
分类:
python之网络并发编程
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