9.5 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立即终止

  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

  • 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

from multiprocessing import Process

def task(name):
print('%s is running' % name)
time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':
obj = Process(target=task, args=('egon',))
obj.daemon=True #设置obj为守护进程,并且父进程代码执行结束,obj即终止运行
obj.start() # 发送信号给操作系统
print('主')

9.6 互斥锁

互斥锁用来将并发编程串行,牺牲了效率而保证了数据安全

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()

互斥锁和 join的区别:

二者的原理都是一样,都是将并发变成串行,从而保证有序

区别一:join是按照人为指定的顺序执行,而互斥锁是进程平等地竞争,谁先抢到谁执行,一个人拿到锁,其余人都等待

from multiprocessing import Process,Lock
import random

mutex=Lock()
def task1(lock):
lock.acquire()
print('task1:名字是egon')
print('task1:性别是male')
lock.release() def task2(lock):
lock.acquire()
print('task2:名字是alex')
print('task2:性别是male')
lock.release() def task3(lock):
lock.acquire()
print('task3:名字是lxx')
print('task3:性别是female')
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()# p1.start()
p2.start()# p1.join()
p3.start()# p2.start()
# p2.join()
# p3.start()
# p3.join()

9.61 模拟抢票

互斥锁和 join的区别二:

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

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
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()
# p.join()

9.7 IPC通信机制

进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的

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

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) #{'num': 0}

9.71创建队列的类Queue

底层就是以管道和锁定的方式实现:

队列 (管道+锁) :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

  • Queue([maxsize]):创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。

  • maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制。

from multiprocessing import Queue
q=Queue(3) #maxsize=3
q.put('first')
q.put({'second':None})
q.put('三')

# q.put(4) #阻塞
print(q.get()) #first
print(q.get()) #{'second': None}
print(q.get()) #三

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:block=True(默认值)、timeout

q=Queue(1)
q.put('first',block=False) #q.put方法用以插入数据到队列中
q.put('fourth',block=False/True)#queue.Full/一直等

q.put('first',block=True)
q.put('fourth',block=True,timeout=3)#等3秒后报错queue.Full

q.get(block=False)#q.get方法可以从队列读取并且删除一个元素
q.get(block=False)#queue.Empty

q.get(block=True)
q.get(block=True,timeout=2)#等2秒后报错queue.Empty

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