并发编程之进程1
什么是进程？
进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体；在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。
狭义定义：进程是正在运行的程序的实例（an instance of a computer program that is being executed）。
广义定义：进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。
第一，进程是一个实体。每一个进程都有它自己的地址空间，一般情况下，包括文本区域（text region）、数据区域（data region）
和堆栈（stack region）。文本区域存储处理器执行的代码；数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内存；堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量。 第二，进程是一个“执行中的程序”。程序是一个没有生命的实体，只有处理器赋予程序生命时（操作系统执行之），它才能成为一个活动的实体，我们称其为进程。[3] 进程是操作系统中最基本、重要的概念。是多道程序系统出现后，为了刻画系统内部出现的动态情况，描述系统内部各道程序的活动规律引进的一个概念,
所有多道程序设计操作系统都建立在进程的基础上。
从理论角度看，是对正在运行的程序过程的抽象； 从实现角度看，是一种数据结构，目的在于清晰地刻画动态系统的内在规律，有效管理和调度进入计算机系统主存储器运行的程序。
动态性：进程的实质是程序在多道程序系统中的一次执行过程，进程是动态产生，动态消亡的。 并发性：任何进程都可以同其他进程一起并发执行 独立性：进程是一个能独立运行的基本单位，同时也是系统分配资源和调度的独立单位； 异步性：由于进程间的相互制约，使进程具有执行的间断性，即进程按各自独立的、不可预知的速度向前推进 结构特征：进程由程序、数据和进程控制块三部分组成。 多个不同的进程可以包含相同的程序：一个程序在不同的数据集里就构成不同的进程，能得到不同的结果；但是执行过程中，程序不能发生改变。
程序是指令和数据的有序集合，其本身没有任何运行的含义，是一个静态的概念。 而进程是程序在处理机上的一次执行过程，它是一个动态的概念。 程序可以作为一种软件资料长期存在，而进程是有一定生命期的。 程序是永久的，进程是暂时的。
注意：同一个程序执行两次，就会在操作系统中出现两个进程，所以我们可以同时运行一个软件，分别做不同的事情也不会混乱。
在采用多级反馈队列调度算法的系统中，调度算法的实施过程如下所述。
(1) 应设置多个就绪队列，并为各个队列赋予不同的优先级。第一个队列的优先级最高，第二个队列次之，
其余各队列的优先权逐个降低。该算法赋予各个队列中进程执行时间片的大小也各不相同，在优先权愈高的队列中，
为每个进程所规定的执行时间片就愈小。例如，第二个队列的时间片要比第一个队列的时间片长一倍，……，第i+1个
队列的时间片要比第i个队列的时间片长一倍。 (2) 当一个新进程进入内存后，首先将它放入第一队列的末尾，按FCFS原则排队等待调度。当轮到该进程执行时，
如它能在该时间片内完成，便可准备撤离系统；如果它在一个时间片结束时尚未完成，调度程序便将该进程转入第二队
列的末尾，再同样地按FCFS原则等待调度执行；如果它在第二队列中运行一个时间片后仍未完成，再依次将它放入第三
队列，……，如此下去，当一个长作业(进程)从第一队列依次降到第n队列后，在第n 队列便采取按时间片轮转的方式运
行。 (3) 仅当第一队列空闲时，调度程序才调度第二队列中的进程运行；仅当第1～(i-1)队列均空时，才会调度第i队列中
的进程运行。如果处理机正在第i队列中为某进程服务时，又有新进程进入优先权较高的队列(第1～(i-1)中的任何一个
队列)，则此时新进程将抢占正在运行进程的处理机，即由调度程序把正在运行的进程放回到第i队列的末尾，把处理机分
配给新到的高优先权进程。
进程的并行与并发
并行 :是指一个时间段内，有几个程序都在几个CPU上运行，任意一个时刻点上，有多个程序在同时运行，并且多道程序之间互不干扰。（资源够用，比如三个线程，四核的CPU ）
并发 : 是指一个时间段内，有几个程序都在同一个CPU上运行，但任意一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行，并发是指资源有限的情况下，两者交替轮流使用资源。
区别:
并行是从微观上，也就是在一个精确的时间片刻，有不同的程序在执行，这就要求必须有多个处理器。
并发是从宏观上，在一个时间段上可以看出是同时执行的，比如一个服务器同时处理多个session。
同步阻塞与非阻塞
在了解其他概念之前，我们首先要了解进程的几个状态。在程序运行的过程中，由于被操作系统的调度算法控制，程序会进入几个状态：就绪，运行和阻塞。
（1）就绪(Ready)状态
当进程已分配到除CPU以外的所有必要的资源，只要获得处理机便可立即执行，这时的进程状态称为就绪状态。
（2）执行/运行（Running）状态当进程已获得处理机，其程序正在处理机上执行，此时的进程状态称为执行状态。
（3）阻塞(Blocked)状态正在执行的进程，由于等待某个事件发生而无法执行时，便放弃处理机而处于阻塞状态。引起进程阻塞的事件可有多种，例如，等待I/O完成、申请缓冲区不能满足、等待信件(信号)等。
process模块介绍
process模块是一个创建进程的模块，借助这个模块，就可以完成进程的创建。
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动）
强调：
1. 需要使用关键字的方式来指定参数
2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号
参数介绍：
1 group参数未使用，值始终为None
2 target表示调用对象，即子进程要执行的任务
3 args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'zhang',)
4 kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'zhang','age':18}
5 name为子进程的名称
1 p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run() 2 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 3 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 4 p.is_alive():如果p仍然运行，返回True 5 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
1 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 2 p.name:进程的名称 3 p.pid：进程的pid 4 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) 5 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）
在Windows操作系统中由于没有fork(linux操作系统中创建进程的机制)，在创建子进程的时候会自动 import 启动它的这个文件，而在 import 的时
候又执行了整个文件。因此如果将process()直接写在文件中就会无限递归创建子进程报错。所以必须把创建子进程的部分使用if __name__ ==‘__main__’ 判断
保护起来，import 的时候 ，就不会递归运行了。
multiprocessing模块创建进程的方式1：
from multiprocessing import Process import time def test(name): print('你是叫%s是吧'%name) print("这是子进程") if __name__ == '__main__': p=Process(target=test,args=('xiaohong',)) #创建一个进程对象 p.start() #告诉操作系统帮你创建一个进程,至于什么时候创建，怎么创，由操作系统随机决定 #time.sleep(0.1) print('我是....') ''' 为何先运行start下面的print，再运行子进程？ 因为在运行到start（）时，会在内存中申请一块空间，然后运行.py文件，将代码丢到内存空间里面，这时子进程才创建好， 这时创建进程的时间远远大于执行start下面print代码的时间，顾先打印“我是子进程” 进程与进程之间数据是隔离的，无法直接交互，可以通过某些技术实现间接交互。 如果在start下方加上睡眠时间，则子进程先启动，0.1秒的时间足够操作系统创建子进程，让CPU读取子进程中动态运行的代码 ========= 我是.... 你是叫xiaohong是吧 这是子进程
multiprocessing模块创建进程的方式2：
'''
自定义的类体中必须要有run方法，才能创建出来一个子进程，其内部函数体代码才能运行，其他函数则运行不了
'''
import time from multiprocessing import Process class MyProcess(Process): def __init__(self,name): super().__init__() self.name=name def run(self): #必须是run方法，不然创建不了子进程，其他方法就只能是一个静态实体，并不能运行 print('%s is running'%self.name) time.sleep(3) print('%s is overing'%self.name) if __name__ == '__main__': p=MyProcess('zhenhua') p.start() print('一个py文件就是一个主进程') ===== 一个py文件就是一个主进程 zhenhua is running zhenhua is overing
进程的join方法：p.join（）可以使主进程处于等待状态，待子进程运行完毕，再启动主进程。
进程中的join方法1：
在这里首先说明一下，Process在同时创建多个子进程的时候，同时各启动子进程，各子进程、主进程是各自隔离运行的，数据不共享，运行也互不干扰，至于操作系统先创建哪个子进程，由操作系统决定，所以不是按照我们书写代码的顺序去创建
from multiprocessing import Process import time def test(name): print('%s is running'%name) time.sleep(2) print('%s is overing'%name) if __name__ == '__main__': p=Process(target=test,args=('king',)) p1=Process(target=test,args=('queen',)) p2=Process(target=test,args=('hero',)) p.start() p1.start() p2.start() #CPU读取的速度肯快，操作系统相当于同时受到三个创建命令，三个子进程的创建顺序及创建时间是操作系统随机决定的， p.join() #join 可以让主进程暂停运行，等待子进程运行结束才继续运行 #p.join() print('啥时间运行我呢？') ====== queen is running king is running hero is running queen is overing king is overing hero is overing 啥时间运行我呢？
进程中的join方法2：
from multiprocessing import Process import time def test(name,i): print('%s is running'%name) time.sleep(2) print('%s is overing'%name) if __name__ == '__main__': for i in range(3): p=Process(target=test,args=('进程%s'%i,i)) p.start() p.join() #join 可以让主进程暂停运行，等待子进程运行结束才继续运行 print('啥时间运行我呢？') ======== 进程0 is running 进程0 is overing 啥时间运行我呢？ 进程1 is running 进程1 is overing 啥时间运行我呢？ 进程2 is running 进程2 is overing 啥时间运行我呢？
进程中的join方法3：
from multiprocessing import Process import time def test(name,i): print('%s is runing'%name) time.sleep(i) print('%s is overing'%name) if __name__ == '__main__': start = time.time() p_list=[] for i in range(1,4): p=Process(target=test,args=('子进程%s'%i,i )) p_list.append(p) p.start() for p in p_list: p.join() print('主', (time.time() - start)) ===== 子进程3 is runing 子进程1 is runing 子进程2 is runing 子进程1 is overing 子进程2 is overing 子进程3 is overing 主 3.1881821155548096
各进程之间启动是隔离的
from multiprocessing import Process ''' ''' money=100 def test(): global money money=888 if __name__ == '__main__': p=Process(target=test) p.start() p.join() print(money) ''' 通过添加join让子进程先运行结束，再继续运行父进程，发现money的值还 是100,global并没有修改父进程中的money，而是修改自己内存中的money ''' ===== 100
from multiprocessing import Process,current_process import time import os def func(i): print(f'子进程{i}的父进程进程号：{os.getppid()}，子进程{i}的进程号是：{current_process().pid}') time.sleep(2) if __name__ == '__main__': for i in range(1,5): p = Process(target=func,args=(i,)) p.start() # p.join() # p.terminate() # 截断进程，其上不能再用join（）方法，这样已经达到让子进程先运行的效果了，就无法用terminate阻断子进程了。 # print(p.is_alive()) print(f'主进程进程号是：{current_process().pid},主进程的父进程是{os.getppid()}') ''' 主进程进程号是：6964,主进程的父进程是2944 子进程2的父进程进程号：6964，子进程2的进程号是：5872 子进程3的父进程进程号：6964，子进程3的进程号是：6772 子进程4的父进程进程号：6964，子进程4的进程号是：1836 子进程1的父进程进程号：6964，子进程1的进程号是：6656 ''' 说明：进程的创建需要由操作系统来决定，创建进程需要需要重新开辟内存空间，把要运行的代码复制进去，
把运行过程中产生的名字放到名称空间，消耗资源；每开辟一个进程，就要开辟一块新的内存空间，开辟进
程的的所需时间远远大于主进程（一个.py文件中的代码）代码运行时间，所以，永远先运行的都是主进程
中的代码，除非使用join或者设置睡眠时间；创建的歌子进程之间以及主进程之间都是隔离的，互补交涉，
所以是并发运行的，运行时间2s多一点。
进程对象及其他方法：
current_process.pid(）查看当前（子/主）进程号
os.getpid()查看当前（子/主）进程号
os.getppid()查看当前进程的上一级进程号
from multiprocessing import Process,current_process import time import os def func(i): print(f'子进程{i}的父进程进程号：{os.getppid()}，子进程{i}的进程号是：{current_process().pid}') time.sleep(60) if __name__ == '__main__': for i in range(1,5): p = Process(target=func,args=(i,)) p.start() print(f'主进程进程号是：{current_process().pid},主进程的父进程是{os.getppid()}') ''' 主进程进程号是：5816,主进程的父进程是2944 子进程3的父进程进程号：5816，子进程3的进程号是：4020 子进程4的父进程进程号：5816，子进程4的进程号是：5204 子进程1的父进程进程号：5816，子进程1的进程号是：6148 子进程2的父进程进程号：5816，子进程2的进程号是：6316 ''' ''' 不管是主进程还是子进程，或是子进程的父进程的进程号都是运行Python解释器（进程），主进程（Python解释器）的父进程是pycharm
僵尸进程
子进程是由主进程创建的，主进程先死，子进程死了之后所占用的PID及其他资源没有被主进程回收，这个子进程就步入了僵尸进程；所有的进程最终都会步入到僵尸进程。
僵尸进程带来的缺点：操作系统所给的进程号是有限的，如果僵尸进程过多，将导致过多的PID被占用（没有回收），导致后期再启程序会受到阻碍。
父进程回收子进程资源的两种方式：
1）使用join方法，让子进程先死，这样主进程就可以回收子进程的进程号；听说调用一个叫wait的方法。
2）父进程正常死亡（父进程等子进程死亡自己也死了）
孤儿进程：子进程没死，父进程意外死亡；
针对Linux会有儿童福利院（init），如果父进程意外死亡，他们所创建的子进程都会被福利院收养。孤儿进程是无害的，因为他的进程号会被福利院回收。
from multiprocessing import Process,current_process import os import time def test(name): print('%s is running'%name,current_process().pid,'父进程PID:%s'%os.getppid()) #查看子进程号 time.sleep(3) print('%s is overing'%name) if __name__ == '__main__': p=Process(target=test,args=('zhang',)) #args括号内逗号必须要加上，不然会报错 p.start() ''' p.terminate() #杀死进程,告诉操作系统，至于操作系统什么时候杀由他决定， 但是代码执行的速度比操作系统反应快，所以很有可能，在进程还没杀死之前代码运行结束， is_live的返回值是True,我们可以通过在terminate之后加上time.sleep（）稍微睡眠一下， ''' p.terminate() time.sleep(0.1) print(p.is_alive() ) #判断进程是否被杀死，返回的是bool值TRUE、False print('主进程号：%s'%current_process().pid,'主主进程PID：%s'%os.getppid()) #查看主进程号
========
False
主进程号：7332 主主进程PID：3924
守护进程：其本质就是一个子进程“”，该子进程的生命周期<=被守护进程的生命周期，只要主进程一旦结束，子进程无论有没有结束，都要跟着一起死。
#守护进程: 本质就是一个"子进程",该"子进程"的生命周期<=被守护进程的生命周期 from multiprocessing import Process import time def task(name): print('老太监%s活着....' %name) time.sleep(3) print('老太监%s正常死亡....' %name) if __name__ == '__main__': p=Process(target=task,args=('刘清政',)) p.daemon=True #守护进程要在start之前设置，告诉操作系统该进程是守护进程；在start之后设置就会报错 p.start() time.sleep(1) print('皇上:zhang正在死...') ======= 老太监曹活着.... 皇上:zhang正在死...
互斥锁：
当多个进程操作同一份数据的时候 会造成数据的错乱，这个时候必须加锁处理，这样将并发变成串行，虽然降低了效率但是提高了数据的安全，
注意:
1.锁不要轻易使用 容易造成死锁现象
2.只在处理数据的部分加锁 不要在全局加锁
3.锁必须在主进程中产生 交给子进程去使用
以下依抢票为例：
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
'''
0.000几秒for循环就已经已经结束了，此时操作系统或许连一个进程都还没有创建，当第一个进程创建好之后
运行search函数，在睡眠一秒的时候，所有的进程都起来了，也都在这里睡眠，第一个人查看到余票还有1张，别的其他人查看余票也是1张
之后都到了买票的环节，此时票数是1，大家都对字典的一进行修改，导致所有人都买票成功，但实际只有一张票
这里使用互斥锁，将这种并发问题变成串行来解决，在一个人在做操作的时候其他人都不能做操作，其他人做操作是基于前一个人做完操作之后再继续
互斥锁把并发（并发效率高于串行）变成串行，牺牲效率，但保证数据安全了
方法一：使用join，这种方法，一次只能启动一个进程，只有进程1启动了，进程1 抢票成功，这样数据安全了，但是永远只有进程1
抢票成功，也是不合理的。
方法二：导入lock
'''
import time ,json,random from multiprocessing import Process,Lock def search(name): with open(r'xxx.json','rt',encoding='utf-8')as f: dic=json.load(f) time.sleep(1) print('%s查询余票为%s'%(name,dic['count'])) def buy(name): with open(r'xxx.json','rt',encoding='utf_8') as f: dic=json.load(f) if dic['count']>0: dic['count']-=1 time.sleep(random.randint(1, 2)) with open(r'xxx.json', 'wt', encoding='utf-8')as f: json.dump(dic, f) print('%s购票成功' % name) else: print('余票已经没了！') def common(name,mutex): search(name)#这里应该变成并发,枷锁之后，好多人都阻塞到这里了 mutex.acquire() #获取锁，且同一时间只有一人获得锁 buy(name) #这里应该变成串行 mutex.release() #释放锁，接下来的人继续抢锁 if __name__ == '__main__': mutex=Lock() for i in range(10): p=Process(target=common,args=('路人%s'%i,mutex)) p.start() # p.join() ====== 路人3查询余票为5 路人1查询余票为5 路人0查询余票为5 路人2查询余票为5 路人7查询余票为5 路人4查询余票为5 路人9查询余票为5 路人5查询余票为5 路人6查询余票为5 路人8查询余票为5 路人3购票成功 路人1购票成功 路人0购票成功 路人2购票成功 路人7购票成功 余票已经没了！ 余票已经没了！ 余票已经没了！ 余票已经没了！ 余票已经没了！
#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题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性。
