25 Apr 18
一、上节课复习
if __name__ == '__main__': 放在最后面
obj.join(1) #只等1秒
二、守护进程
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print('%s is running' % name)
time.sleep(3)
if __name__ == '__main__':
obj = Process(target=task, args=('egon',))
obj.daemon=True #将obj变成守护进程，主进程执行完毕后子进程跟着结束
obj.start() # 发送信号给操作系统
print('主')
三、互斥锁
强调：必须是lock.acquire()一次，然后 lock.release()释放一次，才能继续lock.acquire()，不能连续的lock.acquire()。否者程序停在原地。
互斥锁vs join：
大前提：二者的原理都是一样，都是将并发变成串行，从而保证有序（在多个程序共享一个资源时，为保证有序不乱，需将并发变成串行）
区别一：join是按照人为指定的顺序执行，而互斥锁是所以进程平等地竞争，谁先抢到谁执行
区别二：互斥锁可以让一部分代码（修改共享数据的代码）串行，而join只能将代码整体串行（详见抢票系统）
from multiprocessing import Process,Lock
import time,random
mutex=Lock()
def task1(lock):
lock.acquire()
print('task1:名字是egon')
time.sleep(random.randint(1,3))
print('task1:性别是male')
time.sleep(random.randint(1,3))
print('task1:年龄是18')
lock.release()
def task2(lock):
lock.acquire()
print('task2:名字是alex')
time.sleep(random.randint(1,3))
print('task2:性别是male')
time.sleep(random.randint(1,3))
print('task2:年龄是78')
lock.release()
def task3(lock):
lock.acquire()
print('task3:名字是lxx')
time.sleep(random.randint(1,3))
print('task3:性别是female')
time.sleep(random.randint(1,3))
print('task3:年龄是30')
lock.release()
if __name__ == '__main__':
p1=Process(target=task1,args=(mutex,))
p2=Process(target=task2,args=(mutex,))
p3=Process(target=task3,args=(mutex,))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
四、抢票系统
import json
import time
import random
import os
from multiprocessing import Process,Lock
mutex=Lock()
def search():
time.sleep(random.randint(1,3))
with open('db.json','r',encoding='utf-8') as f:
dic=json.load(f)
print('%s 剩余票数:%s' %(os.getpid(),dic['count']))
def get():
with open('db.json','r',encoding='utf-8') as f:
dic=json.load(f)
if dic['count'] > 0:
dic['count']-=1
time.sleep(random.randint(1,3))
with open('db.json','w',encoding='utf-8') as f:
json.dump(dic,f)
print('%s 购票成功' %os.getpid())
def task(lock):
search()
lock.acquire()
get()
lock.release()
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
p=Process(target=task,args=(mutex,))
p.start()
五、IPC通信机制
进程之间通信必须找到一种介质，该介质必须满足
1、是所有进程共享的
2、必须是内存空间
附加：帮我们自动处理好锁的问题
a、 from multiprocessing import Manager（共享内存，但要自己解决锁的问题）
b、 IPC中的队列（Queue） 共享，内存，自动处理锁的问题（最常用）
c、 IPC中的管道（Pipe），共享，内存，需自己解决锁的问题
a、 用Manager
from multiprocessing import Process,Manager,Lock
import time
mutex=Lock()
def task(dic,lock):
lock.acquire()
temp=dic['num']
time.sleep(0.1)
dic['num']=temp-1
lock.release()
if __name__ == '__main__':
m=Manager()
dic=m.dict({'num':10})
l=[]
for i in range(10):
p=Process(target=task,args=(dic,mutex))
l.append(p)
p.start()
for p in l:
p.join()
print(dic)
b、 用队列Queue
1）共享的空间
2）是内存空间
3）自动帮我们处理好锁定问题
from multiprocessing import Queue
q=Queue(3) #设置队列中maxsize个数为三
q.put('first')
q.put({'second':None})
q.put('三')
# q.put(4) #阻塞。不报错，程序卡在原地等待队列中清出一个值。默认blok=True
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
强调：
1、队列用来存成进程之间沟通的消息，数据量不应该过大
2、maxsize的值超过的内存限制就变得毫无意义
了解：
q=Queue(3)
q.put('first',block=False)
q.put('second',block=False)
q.put('third',block=False)
q.put('fourth',block=False) #报错 queue.Full
q.put('first',block=True)
q.put('second',block=True)
q.put('third',block=True)
q.put('fourth',block=True,timeout=3) #等待3秒后若还进不去报错。注意timeout不能和block=False连用
q.get(block=False)
q.get(block=False)
q.get(block=False)
q.get(block=False) #报错 queue.Empty
q.get(block=True)
q.get(block=True)
q.get(block=True)
q.get(block=True,timeout=2) #等待2秒后还取不出东西则报错。注意timeout不能和block=False连用
六、生产者消费者模型
该模型中包含两类重要的角色：
1、生产者：将负责造数据的任务比喻为生产者
2、消费者：接收生产者造出的数据来做进一步的处理，该类人物被比喻成消费者
实现生产者消费者模型三要素
1、生产者
2、消费者
3、队列
什么时候用该模型：
程序中出现明显的两类任何，一类任务是负责生产，另外一类任务是负责处理生产的数据的
该模型的好处：
1、实现了生产者与消费者解耦和
2、平衡了生产者的生产力与消费者处理数据的能力
import time
import random
from multiprocessing import Process,Queue
def consumer(name,q):
while True:
res=q.get()
time.sleep(random.randint(1,3))
print('\033[46m消费者===》%s 吃了 %s\033[0m' %(name,res))
def producer(name,q,food):
for i in range(5):
time.sleep(random.randint(1,2))
res='%s%s' %(food,i)
q.put(res)
print('\033[45m生产者者===》%s 生产了 %s\033[0m' %(name,res))
if __name__ == '__main__':
#1、共享的盆
q=Queue()
#2、生产者们
p1=Process(target=producer,args=('egon',q,'包子'))
p2=Process(target=producer,args=('刘清政',q,'泔水'))
p3=Process(target=producer,args=('杨军',q,'米饭'))
#3、消费者们
c1=Process(target=consumer,args=('alex',q))
c2=Process(target=consumer,args=('梁书东',q))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
c1.start()
c2.start()
生产者消费者模型是解决问题的思路不是技术。可以用进程和队列来实现，也可以用其他的来实现。
