Python_守护进程、锁、信号量、事件、队列
1、创建进程
守护进程(*****)
_.daemon = True # _进程成为守护进程
守护进程也是一个子进程。
主进程的<代码>执行结束之后守护进程自动结束.
import time
from multiprocessing import Process def func():
while True:
print('is alive')
time.sleep(0.5) def wahaha():
i = 0
while i < 5:
print(f'第{i}秒')
i += 1 if __name__ == '__main__':
Process(target=wahaha).start()
p = Process(target=func)
p.daemon = True # 这个p进程就成为守护进程了
p.start()
time.sleep(3)
print('主进程')
守护进程示例
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
第0秒
第1秒
第2秒
第3秒
第4秒
is alive
is alive
is alive
is alive
is alive
is alive
主进程 Process finished with exit code 0
结果
import time
from multiprocessing import Process def func():
while True:
print('is alive')
time.sleep(0.5) def wahaha():
i = 0
while i < 5:
print(f'第{i}秒')
time.sleep(1)
i += 1 if __name__ == '__main__':
p2 = Process(target=wahaha)
p2.start()
p = Process(target=func)
p.daemon = True # 这个p进程就成为守护进程了
p.start()
time.sleep(3)
print('主进程')
p2.join() # 守护进程会等待p2子进程结束之后才结束守护
守护进程(join)
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
is alive
第0秒
is alive
is alive
第1秒
is alive
is alive
第2秒
is alive
主进程
is alive
第3秒
is alive
is alive
第4秒
is alive
is alive Process finished with exit code 0
结果
_.is_alive() # 判断一个子进程是否活着
_.terminate() # 结束一个子进程
import time
from multiprocessing import Process def wahaha():
i = 0
while i < 5:
print(f'第{i}秒')
time.sleep(1)
i += 1 if __name__ == '__main__':
p = Process(target=wahaha)
p.start()
time.sleep(3)
print('主进程')
print(p.is_alive()) # 判断一个子进程是否活着
p.terminate() # 结束一个子进程
print(p.is_alive()) # 判断一个子进程是否活着
time.sleep(0.1)
print(p.is_alive())
结束子进程与判断子进程活着示例
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
第0秒
第1秒
第2秒
主进程
True
True
False Process finished with exit code 0
结果
在执行结束子进程后,后面的判断子进程是否活着输出True是因为结束子进程需要时间,在结束函数还没执行完成时就执行了下一行判断,所以输出True,在沉睡0.1秒后结束进程已经执行结束,子进程结束,输出False.
2、进程同步部分
(1)锁(*****)
为了避免同一段代码被多个进程同时执行.
维护数据的安全.
降低了程序的效率.
所有的效率都是建立在数据安全的角度上的.
但凡涉及到并发编程都要考虑数据啥的安全性.
我们需要在并发部分对数据修改的操作格外小心,如果涉及到数据的不安全,就需要进行加锁控制.
lock / acquire / release的另外一种用法:
lock 内部实现了进程之间的通信,使得谁acquire了谁release了能够在多个拥有lock参数的子程序中透明.
from multiprocessing import Lock lock = Lock()
lock.acquire() # 想拿钥匙
print(1)
lock.release() # 还钥匙
lock.acquire() # 想拿钥匙
print('拿到钥匙了')
lock.release() # 还钥匙
锁_示例
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
1
拿到钥匙了 Process finished with exit code 0
结果
查票的例子
import json
import time
from multiprocessing import Process, Lock def search(i):
with open('db') as f:
ticket_dic = json.load(f)
print(f'{i}正在查票,剩余票数:{ticket_dic["count"]}') def buy(i):
with open('db') as f:
ticket_dic = json.load(f)
time.sleep(0.2) # 模拟请求数据库的网络延时
if ticket_dic['count'] > 0:
ticket_dic['count'] -= 1
print(f'{i}买到票了')
time.sleep(0.2) # 模拟网数据库写消息的网络延迟
with open('db', 'w') as f:
json.dump(ticket_dic, f) def get_ticket(i, lock):
search(i) # 查询余票,可以多个用户同时查询
with lock:
buy(i) # 买票的操作涉及到数据修改,需要加锁来保证数据的安全 if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
for i in range(10):
p = Process(target=get_ticket, args=(i, lock))
p.start()
文件管理版
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
1正在查票,剩余票数:3
2正在查票,剩余票数:3
3正在查票,剩余票数:3
0正在查票,剩余票数:3
4正在查票,剩余票数:3
1买到票了
6正在查票,剩余票数:3
5正在查票,剩余票数:3
9正在查票,剩余票数:3
7正在查票,剩余票数:3
8正在查票,剩余票数:3
2买到票了
3买到票了 Process finished with exit code 0
结果
import json
import time
from multiprocessing import Process, Lock def search(i):
with open('db') as f:
ticket_dic = json.load(f)
print(f'{i}正在查票,剩余票数:{ticket_dic["count"]}') def buy(i):
with open('db') as f:
tick_dic = json.load(f)
time.sleep(0.2) # 模拟请求数据库的网络延时
if tick_dic['count'] > 0:
tick_dic['count'] -= 1
print(f'{i}买到票了')
time.sleep(0.2) # 模拟往数据库写消息的网络延时
with open('db', 'w') as f:
json.dump(tick_dic, f) def get_ticket(i, lock):
search(i) # 查询余票,可以多个用户同时查询
lock.acquire()
buy(i) # 买票的操作涉及到数据修改,需要加锁来保证数据的安全
lock.release() if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
for i in range(10):
p = Process(target=get_ticket, args=(i, lock))
p.start()
正常版
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
0正在查票,剩余票数:3
1正在查票,剩余票数:3
3正在查票,剩余票数:3
2正在查票,剩余票数:3
0买到票了
4正在查票,剩余票数:3
6正在查票,剩余票数:3
5正在查票,剩余票数:3
7正在查票,剩余票数:3
8正在查票,剩余票数:3
9正在查票,剩余票数:3
1买到票了
3买到票了 Process finished with exit code 0
结果
(2)信号量(***)
信号量是由 lock 加 计数器 组成的.
from multiprocessing import Semaphore sem = Semaphore(4)
sem.acquire()
print(1)
sem.acquire()
print(2)
sem.acquire()
print(3)
sem.acquire()
print(4)
sem.release()
print(5)
信号量
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
1
2
3
4
5 Process finished with exit code 0
结果
商场KTV小例:
import time
import random
from multiprocessing import Process, Semaphore def ktv(sem, i):
sem.acquire()
print(f'{i}走进KTV')
time.sleep(random.randint(1, 5))
print(f'{i}走出了KTV')
sem.release() if __name__ == "__main__":
sem = Semaphore(4)
for i in range(10):
p = Process(target=ktv, args=(sem, i))
p.start()
正常版
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
1走进KTV
3走进KTV
0走进KTV
2走进KTV
1走出了KTV
7走进KTV
2走出了KTV
5走进KTV
0走出了KTV
4走进KTV
7走出了KTV
9走进KTV
3走出了KTV
6走进KTV
6走出了KTV
8走进KTV
5走出了KTV
4走出了KTV
9走出了KTV
8走出了KTV Process finished with exit code 0
结果
import time
import random
from multiprocessing import Process, Semaphore def ktv(sem, i):
with sem:
print(f'{i}走进了KTV')
time.sleep(random.randint(1, 5))
print(f'{i}走出了KTV') if __name__ == "__main__":
sem = Semaphore(4)
for i in range(10):
p = Process(target=ktv, args=(sem, i))
p.start()
文件管理版
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
0走进了KTV
2走进了KTV
1走进了KTV
3走进了KTV
0走出了KTV
4走进了KTV
2走出了KTV
6走进了KTV
3走出了KTV
5走进了KTV
4走出了KTV
8走进了KTV
1走出了KTV
9走进了KTV
8走出了KTV
7走进了KTV
9走出了KTV
7走出了KTV
6走出了KTV
5走出了KTV Process finished with exit code 0
结果
(3)事件(**)
from multiprocessing import Event
控制子进程执行还是一个阻塞机制 —— 事件
wait 方法:
在事件中还有一个标志,
如果这个标志是True,wait方法的执行效果就是pass,
如果这个标志是False,wait方法的效果就是阻塞,直到这个标志变成True。
控制标志:
判断标志的状态 is_set,
set方法 将标志设置为True,
clear方法 将标志设置为False。
事件创建之初标志的状态是False。
from multiprocessing import Event
e = Event()
print(e.is_set())
e.wait()
事件默认标志的状态为False
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
False
结果(状态阻塞)
from multiprocessing import Event
e = Event()
e.set()
print(e.is_set())
e.wait()
改变标志位为True
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
True Process finished with exit code 0
结果
wait() 设置等待时间。但是不改变标志状态。
import time
from multiprocessing import Event, Process def func1(e):
print('start func1')
e.wait(1) # wait()可以设置等待的时间,当等待时间结束,程序继续往下运行,标志维持原状态
print(e.is_set())
print('end func1') if __name__ == '__main__':
e = Event()
Process(target=func1, args=(e,)).start()
time.sleep(5)
e.set()
wait()设置等待时间
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
start func1
False
end func1 Process finished with exit code 0
结果
红绿灯
import time
import random
from multiprocessing import Process, Event def traffic_light(e):
print('\033[1;31m红灯亮\033[0m')
while True:
time.sleep(2)
if e.is_set():
print('\033[1;31m红灯亮\033[0m')
e.clear()
else:
print('\033[1;32m绿灯亮\033[0m')
e.set() def car(i, e):
if not e.is_set():
print(f'car{i}正在等待通过')
e.wait()
print(f'car{i}通过') if __name__ == '__main__':
e = Event()
light = Process(target=traffic_light, args=(e,))
light.daemon = True
light.start()
car_list = []
for i in range(20):
p = Process(target=car, args=(i,e))
p.start()
time.sleep(random.randint(0,3))
car_list.append(p) for car in car_list:
car.join()
示例
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
红灯亮
car0正在等待通过
绿灯亮
car0通过
car1通过
红灯亮
car2正在等待通过
绿灯亮
car2通过
红灯亮
car3正在等待通过
car4正在等待通过
car5正在等待通过
绿灯亮
car3通过
car4通过
car5通过
car6通过
car7通过
红灯亮
car8正在等待通过
绿灯亮
car8通过
红灯亮
car9正在等待通过
绿灯亮
car9通过
car10通过
红灯亮
car11正在等待通过
绿灯亮
car11通过
car12通过
car13通过
红灯亮
绿灯亮
car14通过
红灯亮
car15正在等待通过
绿灯亮
car15通过
car16通过
红灯亮
car17正在等待通过
绿灯亮
car17通过
car18通过
car19通过
红灯亮
绿灯亮 Process finished with exit code 0
结果
3、进程之间数据共享(部分)
队列(*****)
IPC 进程之间的通信
from multiprocessing import Queue q = Queue()
q.put(1)
q.put('aaa')
q.put([1, 2, 3])
q.put({'k': 'v'})
q.put({'k', 'v'})
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
队列可以存放的数据类型
from multiprocessing import Queue q = Queue(5)
q.put(1)
q.put('aaa')
q.put([1, 2, 3])
q.put({'k': 'v'})
q.put({'k', 'v'})
print(q.empty())
print(q.full())
q.put((1, 2, 3))
设置队列大小
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
False
True
结果(阻塞)
from multiprocessing import Queue
q = Queue(3)
q.get()
示例
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
结果(进入阻塞)
from multiprocessing import Queue
q = Queue(3)
try:
q.get_nowait()
except:
print('队列中没有值')
get_nowait()
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
队列中没有值 Process finished with exit code 0
结果
from multiprocessing import Queue q = Queue(3)
q.put(1)
q.put('aaa')
q.put([1, 2, 3])
q.put('alex')
队列满进入阻塞
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
结果(进入阻塞)
from multiprocessing import Queue q = Queue(3)
q.put(1)
q.put('aaa')
q.put([1, 2, 3])
try:
q.put_nowait('alex')
except:
print('丢了一个数据')
示例
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
丢了一个数据 Process finished with exit code 0
结果
from multiprocessing import Process, Queue def func(num, q):
q.put({num:num**num}) if __name__ == '__main__':
q = Queue()
p = Process(target=func, args=(10, q))
p.start()
print(q.get())
10**10
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
{10: 10000000000} Process finished with exit code 0
结果
from multiprocessing import Process, Queue def func(num, q):
q.put({num:num**num}) if __name__ == '__main__':
q = Queue()
for i in range(10):
p = Process(target=func, args=(i, q))
p.start()
for i in range(10):
print(q.get())
0到9的对应次方
D:\Python36\python.exe E:/Python/草稿纸.py
{0: 1}
{2: 4}
{3: 27}
{1: 1}
{4: 256}
{6: 46656}
{7: 823543}
{8: 16777216}
{5: 3125}
{9: 387420489} Process finished with exit code 0
结果
Python_守护进程、锁、信号量、事件、队列的更多相关文章
- python 锁 信号量 事件 队列
什么是python 进程锁? #同步效率低,但是保证了数据安全 重点 很多时候,我们需要在多个进程中同时写一个文件,如果不加锁机制,就会导致写文件错乱 这个时候,我们可以使用multiprocess ...
- python 并发编程 锁 / 信号量 / 事件 / 队列(进程间通信(IPC)) /生产者消费者模式
(1)锁: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. 虽然使用加锁的形式实现了 ...
- 《python》join、守护进程、锁/信号量/事件、进程队列
一.multiprocess.process模块 1.join方法 阻塞主进程,等待子进程执行完毕再放开阻塞 import time import random from multiprocessin ...
- 进程同步控制(锁,信号量,事件), 进程通讯(队列和管道,生产者消费者模型) 数据共享(进程池和mutiprocess.Pool模块)
参考博客 https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9025072.html#autoid-1-1-0 进程同步(multiprocess.Lock.Semaph ...
- python 全栈开发,Day39(进程同步控制(锁,信号量,事件),进程间通信(队列,生产者消费者模型))
昨日内容回顾 python中启动子进程并发编程并发 :多段程序看起来是同时运行的ftp 网盘不支持并发socketserver 多进程 并发异步 两个进程 分别做不同的事情 创建新进程join :阻塞 ...
- Thread类的其他方法,同步锁,死锁与递归锁,信号量,事件,条件,定时器,队列,Python标准模块--concurrent.futures
参考博客: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9046028.html 线程简述 什么是线程?线程是cpu调度的最小单位进程是资源分配的最小单位 进程和线 ...
- python 全栈开发,Day42(Thread类的其他方法,同步锁,死锁与递归锁,信号量,事件,条件,定时器,队列,Python标准模块--concurrent.futures)
昨日内容回顾 线程什么是线程?线程是cpu调度的最小单位进程是资源分配的最小单位 进程和线程是什么关系? 线程是在进程中的 一个执行单位 多进程 本质上开启的这个进程里就有一个线程 多线程 单纯的在当 ...
- Day034--Python--锁, 信号量, 事件, 队列, 生产者消费者模型, joinableQueue
进程同步: 1. 锁 (重点) 锁通常被用来实现对共享资源的同步访问.为每一个共享资源创建一个Lock对象,当你需要访问该资源时,调用acquire方法来获取锁对象(如果其它线程已经获得了该锁, ...
- Python--day38--进程同步控制的---锁\信号量\事件的方法名
随机推荐
- UIWebView的高度不对问题
一般情况,在- (void)webViewDidFinishLoad:(UIWebView *) webView方法里添加如下代码: CGSize actualSize = [webView size ...
- LeetCode算法题-Sum of Two Integers(Java实现)
这是悦乐书的第210次更新,第222篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第78题(顺位题号是371).计算两个整数a和b的总和,但不允许使用运算符+和 - .例 ...
- MySQL高级知识(十)——批量插入数据脚本
前言:使用脚本进行大数据量的批量插入,对特定情况下测试数据集的建立非常有用. 0.准备 #1.创建tb_dept_bigdata(部门表). create table tb_dept_bigdata( ...
- Django-rest-framework 接口实现 权限:(Permission)
权限:(Permission) rest_framework 中 已经定义好了 权限 在 from rest_framework.permissions 中查看所有的权限 from rest_fram ...
- Linux系统高树攀登之路
Linux系统高树攀登之路 Linux作为一种操作系统已经发展了这么长的时间,已然有了很多的“粉丝”,其中不乏有“通天之力”的Linux大牛,也有能在Linux世界里“快乐畅游”的强者,同时也有想要攀 ...
- SQLite这么娇小可爱,不多了解点都不行啊
简介 SQLite,是一款轻型的数据库,是遵守ACID的关系型数据库管理系统.它的设计目标是嵌入式的,目前Android和iOS的设备内置的都是SQLite数据库.SQLite虽然娇小,但也支持事务和 ...
- Druid、BoneCP、DBCP、C3P0等主流数据库对比
关键功能 Druid BoneCP DBCP C3P0 Proxool JBoss LRU 是 否 是 否 是 是 PSCache 是 是 是 是 否 是 PSCache-Oracle-Optimiz ...
- 解决 双显卡 y7000笔记本 (Dual Graphics) Ubuntu 18.04 GDM3 无法外接显示器
sudo gedit /lib/systemd/system/gdm3.service 把其中的 ExecStartPre=/usr/share/gdm/generate-config 更改为 Exe ...
- 15.io流,递归
一.file的常用api 二.算法:递归1.定义:递归算法是把问题转化为规模缩小了的同类问题的子问题.然后递归调用函数(或过程)来表示问题的解.一个过程(或函数)直接或间接调用自己本身,这种过程(或函 ...
- (三)JavaScript 语法
字符串(String)字面量 可以使用单引号或双引号: "John Doe" 'John Doe' 数组(Array)字面量 定义一个数组: [40, 100, 1, 5, 25, ...