并发编程一

并发编程

操作系统的作用

接口：提供良好的接口，供用户自己使用，而调用硬件部分则直接交给操作系统
硬件：管理硬件资源

多道技术

针对单核，实现多道技术，现在计算机一般为多核，但是每个核内还是在应用多道技术
时间上的复用：复用一个cpu的时间片，即占用cpu时间过长或者遇到i/o
空间上的复用：如内存中同时有多个程序，多个进程之间要实现物理隔离

进程

概念：正在进行的一个任务；程序只是代码，而进程是指程序的运行状态，一个程序执行两次，也是两个进程

# 进程是计算机中最小的资源分配单位（进程是负责圈资源）
# 线程是计算机中能被CPU调度的最小单位 （线程是负责执行具体代码的）
# 线程 后面的爬虫阶段经常用;进程：数据分析或者是高计算的程序;协程:异步的框架 异步的爬虫模块

并发：即看起来时同时运行，cpu同时在多个程序之间切换，单个cpu+多道技术实行并发（并行属于并发）
并行：同时运行，多个程序同时占用多个cpu执行任务，只有多个cpu才能实现

阻塞和非阻塞：程序的运行状态；阻塞，是指调用结果返回之前，指当前线程会被挂起；非阻塞，指不能立即得到结果也会立即返回，同时该函数不会阻塞当前线程

阻塞
# cpu不工作
非阻塞
# cpu工作

同步异步：程序的调用方式；同步就是在发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用不会返回；异步：调用对象时，调用者不能立即得到结果，只有异步完成后才能得到结果

同步
# 正在烧水
# 停下烧水这个动作   吹头发
# 吹完头发之后继续烧水
异步
#  正在烧水
#  吹头发 烧水也在继续

进程三状态

`multiprocessing`

# p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run() 
# p.run():进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法  
p.terminate():强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁
p.is_alive():如果p仍然运行，返回True
# p.join([timeout]):主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程  
    
p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置
p.name:进程的名称
# p.pid：进程的pid
p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可)
p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）

multiprocessing里Process的应用  开启子进程两种方式
from multiprocessing import Process
# import time
# def task(n):
#     print('我是子进程')
#     time.sleep(n)
#     print('子进程结束')
# if __name__ == '__main__':
#     # args=(), kwargs={}
#     # t=Process(task,args=(1,))
#     t = Process(target=task, kwargs={'n': 1})
#     t.start()  # 通知操作系统，开启进程，执行task函数
#     print('主')

# 第二种：
# from multiprocessing import Process
# import time
# class Task(Process):
#     def __init__(self, n):
#         super().__init__()            # 一定要继承以前父类的__init__方法
#         self.n = n
#     def run(self):
#         print('我是子进程')
#         time.sleep(self.n)
#         print('子进程结束')
# if __name__ == '__main__':
#     t = Task(1)
#     # t.run(1)           # 不是调用t.run(),而是调用t.start()
#     t.start()
#     print('主')

在进程中的典型同步和异步的例子
p.start() 开启进程      异步非阻塞
p.terminate() 结束进程  异步非阻塞
p.join()     同步阻塞

# join的使用
# from multiprocessing import Process
# import time
# def task(n):
#     print('我是子进程')
#     time.sleep(n)
#     print('子进程结束')
# if __name__ == '__main__':
#     ctime = time.time()
#     t = Process(target=task, kwargs={'n': 1})
#     t2 = Process(target=task, kwargs={'n': 2})
#     t.start()
#     t2.start()
#     t.join()        # 等待t子进程执行完成
#     t2.join()       # 等待t2子进程执行完成
#     print('主')
#     ctime2 = time.time()
#     print(ctime2 - ctime)

# 进程之间数据隔离       主程序 和进程之间数据隔离，可以用global全局变量来验证
# from multiprocessing import Process
# import time
# age = 18
# def task(n):
#     global age  # 局部修改全局
#     age = 99
#     print('我是子进程')
#     time.sleep(n)
#     print('子进程结束')
#     print(age)
# if __name__ == '__main__':
#     t = Process(target=task, kwargs={'n': 1})
#     t.start()
#     t.join()        #  主进程等待t子进程执行完成   明确一点，join是相对于主进程来说的
#     print('主')
#     print(age)       # 数据没有变，主进程中打印age和子进程的age没有半毛钱关系，数据是隔离的

僵尸进程和孤儿进程

僵尸进程：有害，一个进程使用fork ( linux 中) 创建子进程，如果子进程退出，而父进程并没有调用wait或waitpid获取子进程的状态信息，那么子进程的进程描述符仍然保存在系统中。这种进程称之为僵死进程，如果父进程是一个死循环，永远不会结束，那么该僵尸进程就会一直存在，僵尸进程过多，就是有害的
孤儿进程：无害, 一个父进程退出，而它的一个或多个子进程还在运行，那么那些子进程将成为孤儿进程。孤儿进程将被init进程(进程号为1)所收养，并由init进程对它们完成状态收集工作。孤儿进程是没有父进程的进程，孤儿进程这个重任就落到了init进程身上，由init进程进行回收

守护进程

创建守护进程：1. 守护进程会在主进程代码执行结束后就终止 2.守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常：注意：进程之间是互相独立的，主进程代码运行结束，守护进程随即终止

from multiprocessing import Process
import time
import random
class Piao(Process):
    def __init__(self,name):
        self.name=name
        super().__init__()
    def run(self):
        print('%s is piaoing' %self.name)
        time.sleep(random.randrange(1,3))
        print('%s is piao end' %self.name)
p=Piao('egon')
p.daemon=True #一定要在p.start()前设置,设置p为守护进程,禁止p创建子进程,并且父进程代码执行结束,p即终止运行
p.start()
print('主')

进程同步(锁)

进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,

而共享带来的是竞争，竞争带来的结果就是错乱，如何控制，就是加锁处理

#由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但避免了竞争
from multiprocessing import Process,Lock   # Lock
import os,time
def work(lock):
    lock.acquire()      # 上锁
    print('%s is running' %os.getpid())
    time.sleep(2)
    print('%s is done' %os.getpid())
    lock.release()      # 解锁
if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    for i in range(3):
        p=Process(target=work,args=(lock,))
        p.start()

模拟抢票   #文件db的内容为：{"count":1}   注意一定要用双引号，不然json无法识别
from multiprocessing import Process,Lock
import time,json,random
def search():
    dic=json.load(open('db.txt'))
    print('\033[43m剩余票数%s\033[0m' %dic['count'])
    
def get():
    dic=json.load(open('db.txt'))
    time.sleep(0.1) #模拟读数据的网络延迟
    if dic['count'] >0:
        dic['count']-=1
        time.sleep(0.2) #模拟写数据的网络延迟
        json.dump(dic,open('db.txt','w'))
        print('\033[43m购票成功\033[0m')

def task(lock):
    search()
    lock.acquire()
    get()
    lock.release()
if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    for i in range(100): #模拟并发100个客户端抢票
        p=Process(target=task,args=(lock,))
        p.start()

加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改，即串行的修改，没错，速度是慢了，但牺牲了速度却保证了数据安全。
虽然可以用文件共享数据实现进程间通信，但问题是：
1.效率低（共享数据基于文件，而文件是硬盘上的数据）
2.需要自己加锁处理

#因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：1、效率高（多个进程共享一块内存的数据）2、帮我们处理好锁问题。这就是mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道。
1 队列和管道都是将数据存放于内存中
2 队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来，
我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问

管道

程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信（IPC），multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道，这两种方式都是使用消息传递的

第三方工具（软件）提供给我们的IPC机制redis，memcache，kafka，rabbitmq

　创建队列的类（底层就是以管道和锁定的方式实现）：以后的分布式架构和消息队列都是基于此演变而来

# Queue([maxsize]):创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。 maxsize是队列中允许最大项数，若有值，则只能放固定多个值，省略则无大小限制

# q.put方法用以插入数据到队列中，put方法还有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，该方法会阻塞timeout指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False，但该Queue已满，会立即抛出Queue.Full异常。
# q.get方法可以从队列读取并且删除一个元素。同样，get方法有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False，有两种情况存在，如果Queue有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty异常. 
q.get_nowait():同q.get(False)  # 取值不等待
q.put_nowait():同q.put(False)  # 放值不等待
7 q.empty():调用此方法时q为空则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中又加入了项目。
8 q.full()：调用此方法时q已满则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中的项目被取走。
9 q.qsize():返回队列中目前项目的正确数量，结果也不可靠，理由同q.empty()和q.full()一样

from multiprocessing import Queue   队列  先进先出
# 实例化得到要给对象
q=Queue(5)  # 默认很大，可以放很多，写了个5，只能放5个
# 往管道中放值
q.put(1)
q.put('lqz')
q.put(18)
q.put(19)
# q.put(20)
# q.put(21)
# q.put_nowait(100)

# 从管道中取值
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get(timeout=100))  # 等0.1s还没有值，就结束
# print(q.get_nowait())        # 不等了，有就是有，没有就没有
print(q.empty())  # 看一下队列是不是空的
print(q.full())   # 看一下队列是不是满的

'''
q=Queue(队列大小)
# 放值
q.put(asdf)
q.put_nowait(asdf)  # 队列满了，放不进去就不放了，报错
# 取值
q.get()  # 从队列头部取出一个值
q.get_nowait()   # 从队列头部取值，没有就抛错
# 队列是否为空，是否满
print(q.empty())  # 看一下队列是不是空的
print(q.full())   # 看一下队列是不是满的

其他方法(了解)：

1 q.cancel_join_thread():不会在进程退出时自动连接后台线程。可以防止join_thread()方法阻塞
2 q.close():关闭队列，防止队列中加入更多数据。调用此方法，后台线程将继续写入那些已经入队列但尚未写入的数据，但将在此方法完成时马上关闭。如果q被垃圾收集，将调用此方法。关闭队列不会在队列使用者中产生任何类型的数据结束信号或异常。例如，如果某个使用者正在被阻塞在get()操作上，关闭生产者中的队列不会导致get()方法返回错误。
3 q.join_thread()：连接队列的后台线程。此方法用于在调用q.close()方法之后，等待所有队列项被消耗。默认情况下，此方法由不是q的原始创

tasklist 查看进程id号 tasklist | findstr 进程id号 os.getpid()

mac ps aux|grep 进程号

posted @ 2020-08-25 16:50 feiguoguobokeyuan 阅读(91) 评论(0) 编辑收藏举报

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