多进程锁

  • lock = multiprocessing.Lock() 创建一个锁

  • lock.acquire() 获取锁

  • lock.release() 释放锁

  • with lock: 自动获取、释放锁 类似于 with open() as f:

  • 特点:

    谁先抢到锁谁先执行,等到该进程执行完成后,其它进程再抢锁执行

  • 当程序不加锁时:

        import multiprocessing
    import time def add(num, value, lock):
    print('add{0}:num={1}'.format(value, num))
    for i in xrange(0, 2):
    num += value
    print('add{0}:num={1}'.format(value, num))
    time.sleep(1) if __name__ == '__main__':
    lock = multiprocessing.Lock()
    num = 0
    p1 = multiprocessing.Process(target=add, args=(num, 1, lock))
    p2 = multiprocessing.Process(target=add, args=(num, 3, lock))
    p3 = multiprocessing.Process(target=add, args=(num, 5, lock)) p1.start()
    p2.start()
    p3.start() print('main end...') # 执行结果:
    add1:num=0
    add1:num=1
    main end...
    add3:num=0
    add3:num=3
    add5:num=0
    add5:num=5
    add3:num=6
    add1:num=2
    add5:num=10 运得没有顺序,三个进程交替运行
  • 当程序加锁时

        import multiprocessing
    import time def add(num, value, lock):
    try:
    lock.acquire()
    print('add{0}:num={1}'.format(value, num))
    for i in xrange(0, 2):
    num += value
    print('add{0}:num={1}'.format(value, num))
    time.sleep(1)
    except Exception as err:
    raise err
    finally:
    lock.release() if __name__ == '__main__':
    lock = multiprocessing.Lock()
    num = 0
    p1 = multiprocessing.Process(target=add, args=(num, 1, lock))
    p2 = multiprocessing.Process(target=add, args=(num, 3, lock))
    p3 = multiprocessing.Process(target=add, args=(num, 5, lock)) p1.start()
    p2.start()
    p3.start() print('main end...') # 执行结果:
    add3:num=0
    add3:num=3
    main end...
    add3:num=6
    add1:num=0
    add1:num=1
    add1:num=2
    add5:num=0
    add5:num=5
    add5:num=10 只有当其中一个进程执行完成后,其它的进程才会去执行,且谁先抢到锁谁先执行

共享内存

  • agre = multiproessing.Value(type, value) 创建一个共享内存的变量agre

        def Value(typecode_or_type, *args, **kwds):
    '''
    Returns a synchronized shared object
    '''
    from multiprocessing.sharedctypes import Value
    return Value(typecode_or_type, *args, **kwds)

    type 声明共享变量agre的类型

    value 共享变量agre的值

  • agre.value 获取共享变量agre的值

  • arr = muliproessing.Array(type, values) 创建一个共享内存的数组arr

        def Array(typecode_or_type, size_or_initializer, **kwds):
    '''
    Returns a synchronized shared array
    '''
    from multiprocessing.sharedctypes import Array
    return Array(typecode_or_type, size_or_initializer, **kwds)
  • 例子:

import multiprocessing
import time def add(num, value, lock):
try:
lock.acquire()
print('add{0}:num={1}'.format(value, num.value))
for i in xrange(0, 2):
num.value += value
print('add{0}:num={1}'.format(value, num.value))
print('-------add{} add end-------'.format(value)) time.sleep(1)
except Exception as err:
raise err
finally:
lock.release() def change(arr):
for i in range(len(arr)):
arr[i] = 1 if __name__ == '__main__':
lock = multiprocessing.Lock()
num = multiprocessing.Value('i', 0)
arr = multiprocessing.Array('i', range(10)) print(arr[:])
p1 = multiprocessing.Process(target=add, args=(num, 1, lock))
p3 = multiprocessing.Process(target=add, args=(num, 3, lock))
p = multiprocessing.Process(target=change, args=(arr,)) p1.start()
p3.start()
p.start()
p.join()
print(arr[:]) print('main end...') 执行结果:
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
add3:num=0
add3:num=3
-------add3 add end-------
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
main end...
add3:num=6
-------add3 add end-------
add1:num=6
add1:num=7
-------add1 add end-------
add1:num=8
-------add1 add end------- 先执行进程p3并加锁,p3执行过程中进程p执行,因为p没有调用锁且使用了join()方法,阻塞了其它进程,只有当p执行完成后
p3才会继续执行,p3执行完成后,p1抢到锁并执行 p1、p3 都对共享内存num 进行累加操作,所以num的值一直在增加
p 对 arr 共享数组中的每个值进行了重新赋值的操作,所以当P进程执行完成后,arr数组中的值均发生了变化 由上例可以看出:
1、进程锁只对调用它的进程起锁的作用,未调用该锁的进程不受影响
2、在未调用进程锁的进程中使用 join() 方法会阻塞已调用进程锁的进程

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