同步异步、mutiprocessing创建进程process模块及进程对象的多种方法、消息队列Queue
目录
同步异步
用来表达任务的提交方式
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
异步：提交任务之后不愿等待任务的返回结果 直接去做其他事 有结果自动通知
eg：
同步：客户端发送请求给服务端，在等待服务端响应的请求时，客户端不做其他的事情。当服务端做完了才返回到客户端。这样的话客户端需要一直等待
异步：当客户端发送给服务端请求时，在等待服务端响应的时候，客户端可以做其他的事情，这样节约了时间，提高了效率
阻塞与非阻塞
用来表达任务的执行状态
阻塞和非阻塞这两个概念与程序(线程)等待消息通知(无所谓同步或者异步)时的状态有关 也就是说阻塞与非阻塞主要是程序(线程)等待消息通知时的角度来说的
阻塞：阻塞态
非阻塞：就绪态、运行态
综合使用
同步阻塞：效率最低 你一直在原地专心等待啥事也不干
异步阻塞：异步操作是可以被阻塞的 只不过他不是在处理消息时阻塞 而是在等待消息通知时被阻塞
同步非阻塞：需要在这两种不同的行为之间来回切换 效率低下
异步非阻塞：效率最高
总结：阻塞和非阻塞描述的是程序在等待调用结果（消息 返回值）时的状态；同步和异步描述的是消息通信的机制
创建进程的多种方式之multiprocess.process模块
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1.鼠标双击软件图标
2.python代码创建进程
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multiprocess.process模块
process模块是一个创建进程的模块
from multiprocessing import Process
import time
def task():
print('task is running')
time.sleep(3)
print('task is over')
p1 = Process(target=task)
p1.start()
print('主进程')
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在不同操作系统中穿创建进程底层原理不一样
windows
以导入模块的形式创建进程
linux/mac
以拷贝代码的形式创建进程
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方式一
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print('task is running', name)
time.sleep(3)
print('task is over', name)
if __name__ == '__main__':
# p1 = Process(target=task, args=('jason',)) # 位置参数
p1 = Process(target=task, kwargs={'name': 'jason'}) # 关键字参数
p1.start() # 异步 告诉操作系统创建一个新的进程 并在该进程中执行task函数
print('主进程')
方式二
from multiprocessing import Process
import time
class MyProcess(Process):
def run(self):
print('run is running')
time.sleep(3)
print('run is over')
if __name__ == '__main__':
obj = MyProcess()
obj.start()
print('我是主进程的')
# 传参
from multiprocessing import Process
import time
class MyProcess(Process):
def __init__(self, name, age): # 传值需要从新重写双下init方法
super().__init__() # 这里init括号不传参是因为 父类init里面的形参全是默认参数 需注意super所放的位置
self.name = name # 这里的self是进程对象 给新产生的进程对象新增两个对象独有的属性name、age
self.age = age
# super().__init__()
def run(self):
print('run is running', self.name, self.age)
time.sleep(3)
print('run is over', self.name, self.age)
if __name__ == '__main__':
obj = MyProcess('jason', 123)
obj.start()
print('我是主进程的')
进程间数据隔离
同一台计算机上的多个进程数据是严格意义上的物理隔离(默认情况下)
from multiprocessing import Process
import time
money = 10000
def task():
global money
money = 888
print('子进程的task函数查看money', money)
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=task)
p1.start()
time.sleep(3)
print(money)
上面我们看到，在windows中创建进程是相当于导模块的操作，因此可以看成子进程的代码相当于在另外一个py文件中执行，虽然用上了global改变全局变量，因为跟主进程不在一个文件，可以看成产生了数据隔离
进程的join方法
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print('%s is running' % name)
time.sleep(3)
print('%s is over' % name)
if __name__ == '__main__':
P = Process(target=task, args=('jason',))
P.start() # 异步
P.join() # 主进程代码等待子进程代码运行结束再执行
print('我是主进程的') # 这样主进程的永远都是最后打印
# 变形
from multiprocessing import Process
import time
def task(name, n):
print('%s is running' % name)
time.sleep(n)
print('%s is over' % name)
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=task, args=('jason1', 1))
p2 = Process(target=task, args=('jason2', 2))
p3 = Process(target=task, args=('jason3', 3))
start_time = time.time()
p1.start() # 主进程同时创建了3个子进程P1 P2 P3 在第一个P1进程执行时 时间为1秒 那么其他子进程P2 P3异步也执行了1秒 同理到在P2子进程时执行2秒 P3也执行了2秒了
# p1.join()
p2.start()
# p2.join()
p3.start()
# p3.join() # 按顺序的话就是一个个来轮流执行 时间6秒多
p1.join()
p2.join()
p3.join()
print(time.time() - start_time) # 3秒多
打印结果：
jason1 is running
jason2 is running
jason3 is running
jason1 is over
jason2 is over
jason3 is over
3.097902297973633
IPC机制
IPC：进程间通信
消息队列：储存数据的地方 所有人都可以存 也都可以取
from mutiprocessing import Queue
q = Queue(3) # 括号内可以指定存储数据的个数
q.put(999) # 往队列里存放数据
q.put(666)
q.put(888)
print(q.full()) # True 判断队列是否已满
print(q.get()) # 999 从消息队列中取数据 按照先进先出取值
print(q.empty()) # Flase 判断队列里是否为空
from multiprocessing import Process,Queue
def product(q):
q.put('子进程获取队列中的数据'， q.get())
full() empty() 在多进程中都不能使用
from multiprocessing import Process, Queue
def product(q):
q.put('子进程p添加的数据')
def consumer(q):
print('子进程获取队列中的数据', q.get())
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
# 主进程往队列中添加数据
# q.put('我是主进程添加的数据')
p1 = Process(target=consumer, args=(q,))
p2 = Process(target=product, args=(q,))
p1.start()
p2.start()
print('我是主进程')
生产者 消费者模型
1.生产者
负责生产数据的人
2.消费者
负责处理数据的人
该模型除了有生产者和消费者之外还必须有消息队列(只有能够提供数据保存服务和提取服务的理论上都可以)
进程对象的多种方法
1.如何查看进程号
方式一
from multiprocessing import Process, current_process
def task():
print(current_process())
print(current_process().pid) # 获取当前进程的进程
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task)
p.start()
print(current_process())
print(current_process().pid) # 获取当前进程的进程
方式二
from multiprocessing import Process
import os
def task():
print('我是子进程', os.getpid()) # 我是子进程 34604
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task)
p.start()
print('我是主进程', os.getpid()) # 我是主进程 40604
print('我是pycharm进程编号', os.getppid) # 我是pycharm进程编号 33528 获取主进程的父进程
2.终止进程
from multiprocessing import Process, current_process
import time
def task():
print('子进程',current_process().pid) # 获取当前进程的进程
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task)
p.start()
# time.sleep(0.1)
p.terminate() # 终止p子进程 也是异步操作
print('主进程', current_process().pid) # 获取当前进程的进程
3.判断进程是否存活
from multiprocessing import Process, current_process
import time
def task():
print('子进程',current_process().pid) # 获取当前进程的进程
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task)
p.start()
# p.terminate()
print(p.is_alive()) # 判断子进程是否存活
# time.sleep(0.1)
# p.terminate() # 终止p子进程 也是异步操作
print('主进程', current_process().pid) # 获取当前进程的进程
守护进程
主进程创建守护进程
其一：守护进程会在主进程代码执行结束后就终止
其二：守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常：
AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children
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
守护进程会随着守护的进程结束而立刻结束
eg: 吴勇是张红的守护进程 一旦张红嗝屁了 吴勇立刻嗝屁
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print('德邦总管:%s' % name)
time.sleep(3)
print('德邦总管:%s' % name)
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=task, args=('大张红',))
p1.daemon = True
p1.start()
time.sleep(1)
print('恕瑞玛皇帝:小吴勇嗝屁了')
僵尸进程与孤儿进程
僵尸进程
进程执行完毕后并不会立刻销毁所有的数据 会有一些信息短暂保留下来‘
比如进程号、进程执行时间、进程消耗功率等给父进程查看
ps:所有的进程都会变成僵尸进程
孤儿进程
子进程正常运行 父进程意外死亡 操作系统针对孤儿进程会派遣福利院管理
多进程数据错乱问题
模拟抢票软件
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()
"""
多进程操作数据很可能会造成数据错乱>>>:互斥锁
互斥锁
将并发变成串行 牺牲了效率但是保障了数据的安全
"""
