31 锁,信号量,事件,队列


1.同步锁(互斥锁)
from mutilprocessing import Lock
方式一:
lock=Lock()
lock.acquire()
数据操作的代码
lock.release()
方式二:
with lock:
数据操作代码
2.信号量
from mutilprocessing import Semaphore
一把锁,多把钥匙
s=semaphore(n) #同一时间只有n个进程进入锁里的代码
s.acquire()
数据操作代码
s.release()

3.事件
from mutilprocessing import Event
e=Event() #默认
e.set()
e.clear()
e.wait()
e.is_set()
4.
队列 Queue 进程间通信 保证数据安全(同一个数据只有一个进程能拿到)
先进先出
q=Queue()
q.put()
q.get()
q.full()
q.empty()
q.get_nowait()
q.put_nowait()

Jionablequeue 和队列类似 多了两个方法 join() task_done()

守护进程 daemon

随着父进程结束,守护进程跟着结束
p.daemon=True #必须在p.start 前加
如何将一个子进程设置为守护进程,不能在该子进程中再开子进程

生产者和消费者模型:通过一个第三方(类似缓冲区)进行解耦
from multiprocessing import Process,Lock
import timedef show_ticket(i):with open("file","r",encoding="utf-8") as f:num=f.read().strip()print("%s客户查看到了剩余票数:"%i,num)def func1(i,lock):show_ticket(i)print("准备开始抢票了")time.sleep(1)lock.acquire()with open("file","r",encoding="utf-") as f:num=f.read().strip()if num=="0":print("没票了")else:with open("file","w",encoding="utf-8") as f:num=int(num)num-=1f.write(str(num))print("%s客户抢到票了"%i)lock.release()if __name__ == '__main__':lock=Lock()for i in range(10):p=Process(target=func1,args=(i,lock))p.start()
锁LOCK
from multiprocessing import Event,Processe=Event()#两个状态  true false   默认为false
print("开始了")print(e.is_set()) #查看事件当前的状态  #False

e.set() #将当前事件状态改为trueprint(e.is_set())#true

e.clear() #将当前事件改为flase

e.wait()  #事件等待
print(e.is_set())
事件1
from multiprocessing import Process,Event
import time
def func1(e):time.sleep(2)print("子进程一大堆运算")e.set()  #将事件改为trueif __name__ == '__main__':e=Event()p=Process(target=func1,args=(e,))p.start()print("主进程开始程序")time.sleep(1)print("等待子进程通知")e.wait()print("拿到子进程通知,继续执行")
事件2Event
from multiprocessing import Process,Semaphore
import timedef func1(i,s):s.acquire()time.sleep(1)print("%s男嘉宾大保健开始"%i)time.sleep(0.5)print("%s大保健结束"%i)s.release()if __name__ == '__main__':s=Semaphore(3) #信号量和lock类似,多了参数for i in range(10):p=Process(target=func1,args=(i,s))p.start()
信号量semaphore
from multiprocessing import Process,Queuedef func(q):ret=q.get()print(ret)if __name__ == '__main__':q=Queue(5)   #队列是进程安全的q.put("hello gril")p=Process(target=func,args=(q,))p.start()print("主进程结束")def func(q):ret=q.get()print(ret)if __name__ == '__main__':q=Queue(3)q.put("约吗")p=Process(target=func,args=(q,))p.start()print("主进程结束")
基于队列进程通信Queue
from multiprocessing import Process
import os
import time
class Myprocess(Process):def __init__(self,person):super().__init__()self.person=persondef run(self):print(os.getpid(),self.name)print("%s正在和女主播聊天"%self.person)if __name__ == '__main__':p=Myprocess("刘德华")p.daemon=True  #一定要在p.start()之前设置p守护进程,禁止p创建子进程,并且父进程代码执行完毕,p将终止运行
    p.start()time.sleep(1)print("主进程结束")
守护进程daemon
from multiprocessing import Process,Queue
import timedef producer(q):for i in range(10):time.sleep(1)q.put("包子%s号"%i)print("包子%s号生产完毕"%i)q.put(None)def consumer(q):while 1:baozi=q.get()if baozi==None:breaktime.sleep(1.5)print("%s被吃完"%baozi)if __name__ == '__main__':q=Queue(10)p1=Process(target=producer,args=(q,))p2=Process(target=consumer,args=(q,))p1.start()p2.start()
生产者消费者模型
from multiprocessing import Process,JoinableQueueimport time,random,osdef producer(food,q):for i in range(10):time.sleep(random.random())ret="%s%s"%(food,i)q.put(ret)print("%s生产了%s"%(os.getpid(),ret))print("%s生产结束"%food)q.join() #生产完毕,使用此方法进行阻塞 ,直到队列中所有项目均被处理# print("%s生产结束" % food)def consumer(q):while 1:ret=q.get()time.sleep(random.random())print("%s吃了%s"%(os.getpid(),ret))q.task_done()#向q.join()发送一次信号,证明一个数据被取走if __name__ == '__main__':q=JoinableQueue()#生产者们p1=Process(target=producer,args=("包子",q,))p2=Process(target=producer,args=("玉米",q,))p3=Process(target=producer,args=("",q,))#消费者们c1=Process(target=consumer,args=(q,))c2=Process(target=consumer,args=(q,))c1.daemon=Truec2.daemon=True#开始p_1=[p1,p2,p3,c1,c2]for p in p_1:p.start()p1.join()p2.join()p3.join()
JoinableQueue生产者消费者模型

 

转载于:https://www.cnblogs.com/knighterrant/p/10038839.html

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