并发编程 --- 进程,线程

进程

1.进程互斥锁

异步可以让多个任务在几个进程中并发处理,他们之间没有运行顺序,一旦开启也不受我们的控制,尽管并发编程让我们更加充分的利用IO资源,但是当多个进程使用同一份资源的时候,就会引发数据安全或顺序混乱的问题

import json
import time
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Lock


# 查看余票
def search(user):
    # 打开data文件查看余票
    with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        dic = json.load(f)
    print(f'用户{user}查看余票,还剩{dic.get("ticket_num")}...')


# 开始抢票
def buy(user):
    # 先打开获取车票数据
    with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        dic = json.load(f)

    # 模拟网络延时
    time.sleep(1)

    # 若有票,修改data数据
    if dic.get("ticket_num") > 0:
        dic['ticket_num'] -= 1
        with open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(dic, f)
        print(f'用户: {user}抢票成功!')

    else:
        print(f'用户: {user}抢票失败!')


# 开始抢票
def run(user, mutex):
    # 并发: 异步执行
    search(user)

    # 串行: 同步执行
    mutex.acquire()
    buy(user)
    mutex.release()


if __name__ == '__main__':
    # 调用Lock()类得到一个锁对象
    mutex = Lock()

    # 同时来10个用户抢票
    for i in range(10):
        # 并发开启10个子进程
        p = Process(target=run, args=(f'用户{i}', mutex))
        p.start()

2.队列

1.队列的概念

创建一个共享的进程队列,可以使用Queue实现对进程之间的数据传递。

2.队列的使用方法
from multiprocessing import Queue

# 调用队列类,实例化队列对象
q = Queue(5)   # 5指的是队列中可以存放五个参数,如果不穿参,可以放无限个参数,前提是硬件能跟得上

# 添加队列
q.put(1)   # 变量1传入队列中,如果队列已经添加满了,就会卡住

# 判断队列是否位空
print(q.empty())  # 返回位True为空,False不为空

# 取出队列
print(q.get())    # 获取数据遵循‘先进先出’,若队列中无数据可取,也会卡住

# 取数据时不卡住
print(q.get_nowait())  # 没有数据的时候会报错。

# 查看队列是否满了 
print(q.full())   # 满了为True,没有满位False

3.进程之间的通信

进程之间的数据是相互隔离的,要想实现进程间的通信(IPC),可以使用multiprocessing模块中的队列和管道,这两种方法是可以实现进程间数据传输的,由于队列是管道+锁的方式实现的,所以我们着重研究队列。

from multiprocessing import Process,Queue

def producer(q):
    q.put('hello big baby')

def consumer(q):
    print(q.get())

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p = Process(target=producer,args=(q,))
    p1 = Process(target=consumer,args=(q,))

    p.start()
    p1.start()
    
 # 输出为 hello big baby

4.生产者与消费者

生产者:生产数据的

消费者:消费数据的

线程

1.什么是线程

线程与进程都是虚拟单位,目的是为了更好的描述某种事物

进程:资源单位

线程:执行单位

开启一个进程,一定会有一个线程,线程才是真正的执行者,

2.为什么要使用线程

为了节省内存资源

开启进程会发生的两件事情:

1.开辟一个名称空间,每开启一个进程空间,都会占用一份内存资源,

2.会自带一个线程,

开启线程:

1.一个进程可以开启多个线程,

2.线程的开销远小于进程

注意:线程不能实现并行,线程只能实现并发,进程可以实现并行。

3.线程两种创建方式

进程不能直接在import下直接调用,线程可以。

# 开启线程方式1:
from threading import Thread
import time
def task():
    print('线程开启')
    time.sleep(1)
    print('线程结束')

if __name__ == '__main__':
    t = Thread()
    t = Thread(target=task)
    t.start()
    print('主')


# 开启线程方式2:
from threading import Thread
import time

class Sayhi(Thread):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name = name
    def run(self):
        time.sleep(2)
        print(self.name)

if __name__ == '__main__':
    t = Sayhi('wang')
    t.start()
    print('主')

内存就像一个工厂,子进程就像一个工厂车间,线程就像车间内的流水线

4.线程对象的属性

线程之间的数据是共享的

5.守护线程

无论是进程还是线程,都遵循:守护xxx会等待主xxx运行结束完毕之后被销毁,需要强调的是运行完毕并非终止运行

from threading import Thread
import time

def say(name):
    time.sleep(1)
    print(name)

if __name__ == '__main__':
    t = Thread(target=say,args=('wang',))
    t.setDaemon(True)
    t.start()

    print('主进程')
    print(t.is_alive())

6.线程互斥锁

from threading import Thread, Lock
import time

mutex = Lock()

n = 100


def task(i):
    print(f'线程{i}启动...')
    global n
    # mutex.acquire()
    temp = n
    time.sleep(0.1)  # 一共等待10秒
    n = temp-1
    print(n)
    # mutex.release()


if __name__ == '__main__':
    t_l=[]
    for i in range(100):
        t = Thread(target=task, args=(i, ))
        t_l.append(t)
        t.start()

    for t in t_l:
        t.join()

    # 100个线程都是在100-1
    print(n)
posted @ 2019-10-22 19:50  余人。  阅读(104)  评论(0编辑  收藏  举报