信号量

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Semaphore
import time
import random
def ktv(i,sem):
sem.acquire()
print('%s走进ktv'%i)
time.sleep(random.randint(1,5))
print('%s走出ktv'%i)
sem.release()
if __name__ == '__main__':
sem = Semaphore(4)
for i in range(20):
p = Process(target=ktv,args=(i,sem))
p.start()

事件

from multiprocessing import Event
# 一个信号可以使得所有的进程都进入阻塞状态
# 也可以控制所有的进程解除阻塞
# 一个事件被创建之后,默认是阻塞状态
e = Event() #创建一个事件
print(e.is_set()) #查看一个事件的状态,默认被设置为阻塞
print(12345)
e.set() #将这个事件的状态改为true
print(e.is_set()) #查看一个事件的状态,默认被设置为阻塞
e.wait() #是依据e.is_set()的值来决定是否阻塞
print(12345677)
e.clear() #将这个事件的状态改为False
e.wait() #是依据e.is_set()的值来决定是否阻塞
print('###############3')
set 和 clear:分别用来修改一个事件的状态。True或False
# is_set 用来查看一个事件的状态
# wait 是依据事件的状态来决定自己是否阻塞 False是阻塞。True是不阻塞
# 红绿灯事件
from multiprocessing import Event
from multiprocessing import Process
import random
import time
def cars(e,i):
if not e.is_set():
print('car%i在等等'%i)
e.wait() #阻塞直到得到一个事件状态,事件状态改变成true的信号
print('car%i通过'%i)
'车通行'
def light(e):
while True:
if e.is_set():
e.clear()
print('\033[31m红灯亮了\33[0m')
else:
e.set()
print('\033[32m绿灯亮了\33[0m')
time.sleep(2) if __name__ == '__main__':
e = Event()
traffic = Process(target=light,args=(e,))
traffic.start()
for i in range(20):
car = Process(target=cars,args=(e,i))
car.start()
time.sleep(random.random())
队列  先进先出
# IPC(Inter-Process Communication)---队列
# 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。
from multiprocessing import Queue
import time
q = Queue(5)
q.put(1)
q.put(2)
q.put(3)
q.put(4)
q.put(5)
print(q.full()) #判断队列是否满了
print(q.get())
print(q.get())
print(q.empty())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.empty()) #判断队列是否空
while True:
try :
q.get_nowait()
except:
print('队列已经空了')
time.sleep(1)
from multiprocessing import Queue,Process
def produce(q):
q.put('hello')
def consume(q):
q.get()
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
p = Process(target=produce,args=(q,))
p.start()
c = Process(target=produce,args=(q,))
c.start()
print(q.get())
# 生产者消费者模型
from multiprocessing import Process,Queue
import time
import random
def consumer(q,name):
while True:
food = q.get()
if food is None:
print('%s获取到了一个空'%name)
break
print('\033[31m%s消费了%s\033[0m' %(name,food))
time.sleep(random.randint(1,3)) def producer(name,food,q):
for i in range(4):
time.sleep(random.randint(1,3))
f = '%s生成了%s%s'%(name,food,i)
print(f)
q.put(f) if __name__ == '__main__':
q = Queue(20)
p1 = Process(target=producer,args=('Egon','包子',q))
p2 = Process(target=producer,args=('wusir','泔水',q))
c1 = Process(target=consumer,args=(q,'alex'))
c2 = Process(target=consumer,args=(q,'jin'))
p1.start()
p2.start()
c1.start()
c2.start()
p1.join()
p2.join()
q.put(None)
q.put(None)
# JoinableQueue
# 在消费者这一端:
# 每次获取一个数据
# 处理一个数据
# 发送一个记号 :标志一个数据被处理成功
# 在生产者这一端:
# 每一次生产一个数据
# 且每一次生产的数据都放在对列中
# 在队列中刻上了一个记号
# 当生产者全部生产完毕之后
# join信号:已经停止生产数据了,且要等待之前被刻上的记号被消费完
# 当数据都被处理完的时候,join阻塞结束
# consumer 中把所有的任务都消耗完
# producer端的join感知到,停止阻塞
# 所有的producer进程结束
# 主进程中的p.join结束
# 主进程代码结束
# 守护进程(消费者进程)结束
from multiprocessing import Process,JoinableQueue
import time
import random
def consumer(q,name):
while True:
food = q.get()
if food is None:
print('%s获取到了一个空'%name)
break
print('\033[31m%s消费了%s\033[0m' %(name,food))
time.sleep(random.randint(1,3))
q.task_done() #count-1 def producer(name,food,q):
for i in range(4):
time.sleep(random.randint(1,3))
f = '%s生成了%s%s'%(name,food,i)
print(f)
q.put(f)
q,join() #阻塞 直到一个队列中的所有数据全部被处理完毕,感知一个队列中的数据全部被执行完毕 if __name__ == '__main__':
q = JoinableQueue(20)
p1 = Process(target=producer,args=('Egon','包子',q))
p2 = Process(target=producer,args=('wusir','泔水',q))
c1 = Process(target=consumer,args=(q,'alex'))
c2 = Process(target=consumer,args=(q,'jin'))
p1.start()
p2.start()
c1.daemon = True #设置为守护进程,主进程中的代码执行完毕之后子进程自动结束
c2.daemon = True
c1.start()
c2.start()
p1.join() #感知一个进程的结束
p2.join()

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