python基础-并发编程02

并发编程

子进程回收的两种方式

• join()让主进程等待子进程结束,并回收子进程资源,主进程再结束并回收资源

  from multiprocessing import Process
  import time
  
  def task(name):
      print(f'子进程{name}：starting……')
      time.sleep(1)
      print(f'子进程{name}：end……')
  
  if __name__ == '__main__':
      print('进入主进程……')
      pro_list = []
      for i in range(3):
          pro_obj = Process(target=task, args=(i,))
          pro_list.append(pro_obj)
          pro_obj.start()
  
      for pro in pro_list:
          # 强制子进程结束后，主进程才可以结束，实现子进程资源回收
          pro.join()
  
      print('结束主进程……')
  
  

• 主进程正常结束,子进程与主进程一并被回收资源

了解知识

僵尸进程：子进程结束后，主进程没有正常结束，子进程PID不会被回收。

缺点：操作系统中的PID号是有限的，只用PID号也就是资源被占用，可能会导致无法创建新的进程

孤儿进程：子进程未结束，主进程没有正常结束，子进程PID不会被回收，会被操作系统优化机制回收。

操作系统优化机制：当主进程意外终止，操作系统会检测是否有正在运行的子进程，如果有，操作系统会将其放入优化机制中回收

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守护进程

当主进程被结束时，子进程必须结束。守护进程必须在子进程开启之前设置

from multiprocessing import Process
import time

# 进程任务
def task():
    print('starting……')
    time.sleep(2)
    print('ending……')

if __name__ == '__main__':
    print('进入主进程……')
    obj_list = []
    for i in range(2):
        # 创建进程
        pro_obj = Process(target=task)
        obj_list.append(pro_obj)
        # 开启守护进程
        pro_obj.daemon = True
        # 守护进程必须在进程开启之前设置
        pro_obj.start()

    for obj in obj_list:
        obj.join()

    print('主进程结束……')

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进程间数据是隔离的,代码论证

from multiprocessing import Process

count = 0

def func1():
    global count
    count += 10
    print(f'func1:{count}')

def func2(count):
    count += 100
    print(f'func2:{count}')

if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程1
    pro_obj1 = Process(target=func1)
    # 创建子进程2
    pro_obj2 = Process(target=func2, args=(count,))
    # 子进程1开启
    pro_obj1.start()
    pro_obj1.join()
    # 子进程2开启
    pro_obj2.start()
    pro_obj2.join()

    print(f'主进程:{count}')

输出结果

func1:10
func2:100
主进程:0

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线程

参考： https://blog.csdn.net/daaikuaichuan/article/details/82951084

一般会将进程和线程一起讲，做个区分

进程：操作系统会以进程为单位，分配系统资源(CPU时间片、内存等资源)，进程是资源分配的最小单位

线程：有时被称为轻量级进程，是操作系统调度(CPU调度)执行的最小单位

进程和线程的区别

• 调度：线程作为调度和分配的基本单位，进程作为拥有资源的基本单位
• 并发性：进程之间可以并发执行，同一个进程的多个线程之间也可以并发执行
• 拥有资源：进程是拥有资源的独立单位，线程不拥有系统资源，但可以访问隶属于进程的资源。
• 系统开销：在创建或撤销进程时，系统都要为之分配和回收资源。而线程只是一个进程中的不同执行路径。一个进程挂掉就等于所有的线程挂掉。因此，多进程的程序要比多线程的程序健壮，但在进程切换时，耗费资源较大，效率要差一些

进程和线程的联系

• 一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，至少有一个线程
• 资源分配给进程，同一进程的所有线程共享该进程的所有资源
• 真正在处理机运行的是线程
• 不同进程的线程间要利用消息通信的办法实现同步

线程的实现

# 创建子线程的方式一
# 1、导入threading模块中的Thread类
from threading import Thread
import time

number = 1000

def task():
    global number
    number = 200
    print('子线程开始……')
    time.sleep(1)
    print('子线程结束……')

if __name__ == '__main__':
    # 2、创建一个子线程对象
    thread_obj = Thread(target=task)
    # 3、开启子线程
    thread_obj.start()
    # 4、设置子线程结束，主线程才能结束
    thread_obj.join()
    print('主进程（主线程）……')
    print(number)			# 输出结果：200

# 创建子线程的方式二
# 1、导入threading模块中的Thread类
from threading import Thread
import time

# 2、继承Thread类
class MyThread(Thread):
    def run(self):
        global number
        number = 200
        print('子线程开始……')
        time.sleep(1)
        print('子线程结束……')

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个子线程对象
    t = MyThread()
    # 开启子线程
    t.start()
    t.join()
    print('主进程（主线程）……')
    print(number)			# 输出结果：200

守护子线程：设置子线程对象的demon属性为True，即

def task():
    global number
    number = 200
    print('子线程开始……')
    time.sleep(1)
    print('子线程结束……')

if __name__ == '__main__':
    # 2、创建一个子线程对象
    thread_obj = Thread(target=task)
    # 3、开启子线程
    thread_obj.daemon = True
    # 4、开启守护线程
    thread_obj.start()
    # 5、设置子线程结束，主线程才能结束
    thread_obj.join()
    print('主进程（主线程）……')
    print(number)

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队列

队列相当于一个第三方通道，可以存放数据，实现进程之间数据传递（也就是数据交互）。特点是先进先出

可通过三种方式实现

• from multiprocessing import Queue
• from multiprocessing import JoinableQueue # 推荐使用这种方式
• import queue # python内置队列

队列存数据

• put(obj)：存数据，存放的数据个数超过队列设置的长度，进程进入阻塞状态
• put_nowait(obj)：存数据，当存放的数据个数超过队列设置的长度，报错

队列取数据

• get()：取数据，队列中的记录被取完后，继续取，进程进入阻塞状态
• get_nowait()：取数据，队列中的记录被取完后，继续取，报错

使用

from multiprocessing import JoinableQueue
# from multiprocessing import Queue
# import queue
from multiprocessing import Process

# 往队列中存储数据
def task_put(queue):
    number_list = [10, 20, 30, 40]
    for i in number_list:
        # put() 存数据，存放的数据个数超过队列设置的长度，进程进入阻塞状态
        queue.put(i)
        print(f'存入记录：{i}')
        # put_nowait() 存数据，当存放的数据个数超过队列设置的长度，报错
        # queue.put_nowait(i)
        # print(f'存入记录：{i}')

    queue.put(1000)
    print(f'存入记录：{1000}')
    # put_nowait() 存数据，当存放的数据超过队列设置的长度，报错
    # queue.put_nowait(1000)
    # print(f'存入记录：{1000}')

# 从队列中取数据
def task_get(queue):
    for i in range(5):
        # get() 取数据，队列中的记录被取完后，继续取，进程进入阻塞状态
        print(f'取出的第{i+1}个记录：{queue.get()}')
        # get_nowait() 取数据，队列中的记录被取完后，继续取，报错
        # print(f'取出的第{i+1}个记录：{queue.get_nowait()}')

if __name__ == '__main__':
    # from multiprocessing import JoinableQueue 创建队列对象的方式
    queue_obj = JoinableQueue(3)  # 参数是int类型，表示队列中存放数据的个数
    # from multiprocessing import Queue 创建队列对象的方式
    # queue_obj = Queue(4)
    # import queue 创建队列对象的方式
    # queue_obj = queue.Queue(4)

    # 进程1 存数据
    pro_obj1 = Process(target=task_put, args=(queue_obj,))
    pro_obj1.start()
    pro_obj1.join()

    # 进程2 取数据
    pro_obj2 = Process(target=task_get, args=(queue_obj,))
    pro_obj2.start()
    pro_obj2.join()

复习：

通过列表和有序字典实现队列，先进先出

# 通过列表实现队列
# 定义一个空列表，当做队列
queue = []
# 向列表中插入元素
queue.insert(0, 1)
queue.insert(0, 2)
queue.insert(0, "hello")
print(queue)
for index in range(len(queue)):
    print(f"第{index+1}个元素：", queue.pop())

# 通过有序字典实现队列方式一
from collections import OrderedDict

# 向有序字典中插入元素
ordered_dict = OrderedDict()
ordered_dict[1] = 1
ordered_dict[2] = 2
ordered_dict[3] = 'hello'
# 将先插入的元素移到最后
ordered_dict.move_to_end(2)
ordered_dict.move_to_end(1)
print(ordered_dict)
for index in range(3):
    print(ordered_dict.pop(index + 1))

# 方式二
# 通过有序字典实现队列
from collections import OrderedDict

ordered_dict = OrderedDict()
ordered_dict['1'] = 1
ordered_dict['2'] = 2
ordered_dict['3'] = 'hello'
ordered_dict.move_to_end('2')
ordered_dict.move_to_end('1')
print(ordered_dict)

ordered_dict.move_to_end('1')
ordered_dict.move_to_end('2')
ordered_dict.move_to_end('3')
index = 1
for key in ordered_dict:
    print(f'第{index}个元素：{key}')
    index += 1

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IPC机制

IPC(Inner-Process Communication,进程间通信)

进程间的通信可通过队列实现，详情参见队列的示例

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互斥锁

互斥：散布在不同任务之间的若干程序片段，当某个任务运行其中一个程序片段时，其它任务就不能运行他们之中的任一程序片段，只能等到该任务运行完这个程序片段才可以运行。最基本场景就是：一个公共资源同一时刻只能被一个进程或线程使用，多个进程或线程不能同时使用公共资源

互斥锁：一种简单的加锁的方法来控制对共享资源的访问，互斥锁只有两种状态，即上锁[lock对象.acquire()]和解锁[lock对象.release()]

作用：让并发变成了串行，牺牲了执行效率，保证了数据安全

特点：原子性、唯一性、非繁忙等待

• 原子性：如果一个进程/线程锁定了一个互斥量，没有其他进程/线程在同一时间可以成功锁定这个互斥量
• 唯一性：如果一个进程/线程锁定了一个互斥量，在它解锁之前，没有其他进程/线程可以锁定这个互斥量
• 非繁忙等待：如果一个进程/线程已锁定了一个互斥量，第二个进程/线程又试图去锁定这个互斥量，则第二个进程/线程将被挂起（不占用任何cpu资源），直到第一个进程/线程解锁，第二个进程/线程则被唤醒并执行执行，同时锁定这个互斥量

互斥锁操作流程：

1. 通过模块[multiprocessing]中的[Lock]类创建互斥锁lock对象
2. 对共享资源的临界区域前,对互斥量进行加锁
3. 在访问前进行上锁，使用lock对象.acquire(),在访问完成后解锁，使用lock对象.release()

进程互斥锁： 购票小例子

# data.json 文件中的内容:{"number": 1}
# 购票小例子
from multiprocessing import Process  # 进程
from multiprocessing import Lock  # 进程互斥锁
import datetime
import json
import random
import time

# 查看余票
def check_ticket(name):
    with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
        ticket_dic = json.load(f)
    print(f'[{datetime.datetime.now()}]用户{name}查看余票,'
          f'当前余票：{ticket_dic.get("number")}')

# 购票
def buy_ticket(name):
    # 获取当前票的数量
    with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
        ticket_dic = json.load(f)
    number = ticket_dic.get('number')
    if number:
        number -= 1
        # 模拟购票的网络延迟
        time.sleep(random.random())
        ticket_dic['number'] = number
        # 购票成功
        with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as  f:
            json.dump(ticket_dic, f)
        print(f'[{datetime.datetime.now()}]{name}成功抢票！')
    else:
        # 购票失败
        print(f'[{datetime.datetime.now()}]{name}抢票失败！')

def main(name, lock):
    # 查看余票
    check_ticket(name)
    # 对购票这个过程使用互斥锁
    # 上锁
    lock.acquire()
    buy_ticket(name)
    # 解锁
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    pro_list = []
    # 创建互斥锁对象
    lock = Lock()
    # 创建10个进程
    for i in range(9):
        pro_obj = Process(target=main, args=(f'pro_obj{i+1}', lock))
        pro_obj.start()

    for pro in pro_list:
        pro.join()

线程互斥锁示例

"""
开启10个线程，对一个数据进行修改
"""
from threading import Lock
from threading import Thread
import time

# 创建线程互斥锁对象
lock = Lock()
# 要修改的记录
number = 100

# 线程任务
def task():
    global number
    # 上锁
    # lock.acquire()
    # 修改值
    number2 = number
    time.sleep(1)
    number = number2 - 1
    # 解锁
    # lock.release()

if __name__ == '__main__':
    # 创建10个线程
    list1 = []
    for line in range(10):
        t = Thread(target=task)
        t.start()
        list1.append(t)

    # 限制子线程结束后，主线程才能结束
    for t in list1:
        t.join()

    print(number)  # 加互斥锁，输出：90；不加互斥锁，输出：99