进程对象及其其他方法
- windows上常看进程
# tasklist
查看具体的进程PID
# tasklist | findstr 364
- linux下查看进程
# ps aux
# ps ajx
# ps -AF
查看具体的进程IPD
# ps aux|grep 1067
查看当前的进程号以及父进程号
from multiprocessing import Process, current_process
import os
import time
def beast(name):
print('天王盖地虎'.center(30, '='))
print(f'<子>当前的进程号:{current_process().pid}') # 查看当前进程的进程号
time.sleep(3)
print(f'{name}一米五'.center(30, '^'))
print(f'<子>当前进程的父进程:{os.getppid()}') # 查看当前进程的父进程号
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=beast, args=('egon',))
p.start()
p.join()
print(f'<主>当前进程的进程号:{os.getpid()}') # 查看当前进程的进程号
print(f'<主>当前进程的父进程:{os.getppid()}')
其他方法
- 杀死当前进程
"""
p.terminate()
"""
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=beast, args=('egon',))
p.start()
p.terminate()
p.join()
print(f'<主>当前进程的进程号:{os.getpid()}') # 查看当前进程的进程号
print(f'<主>当前进程的父进程:{os.getppid()}')
显示结果：
"""
<主>当前进程的进程号:130676
<主>当前进程的父进程:130662
"""
- 判断进程是否存活
"""
p.is_alive()
"""
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=beast, args=('egon',))
p.start()
p.terminate()
if p.is_alive():
print(f'<主>当前进程的进程号:{os.getpid()}') # 查看当前进程的进程号
print(f'<主>当前进程的父进程:{os.getppid()}')
else:
print(False)
按照程序逻辑来判断：杀死子进程后，p.is_alive()的值为False，输出到屏幕的应该是"False"，但是事实是这样吗？
"""
答案是否定的。因为p.terminate()会向系统调用杀死进程请求，其执行速度比代码的执行速度慢。因此，我们看到输出屏幕的还是：
<主>当前进程的进程号:568
<主>当前进程的父进程:553
"""
僵尸进程与孤儿进程
- 什么是僵尸进程
"""
定义：僵尸进程：一个进程使用fork创建子进程，如果子进程退出，而父进程并没有调用wait或waitpid获取子进程的状态信息，那么子进程的进程描述符仍然保存在系统中。这种进程称之为僵尸进程。
"""
僵尸进程是有害的
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- 孤儿进程
"""
定义：孤儿进程：一个父进程退出，而它的一个或多个子进程还在运行，那么那些子进程将成为孤儿进程。孤儿进程将被init进程(进程号为1)所收养，并由init进程对它们完成状态收集工作。
"""
孤儿进程是无害的
僵尸进程的解决方案：
"""
1.等待父进程正常结束后会调用wait／waitpid去回收僵尸进程
2.但如果父进程是一个死循环，永远不会结束，那么该僵尸进程就会一直存在，僵尸进程过多，就是有害的:
(1)杀死父进程
(2)对开启的子进程应该记得使用join，join会回收僵尸进程
3.使用signal处理僵尸进程https://blog.csdn.net/u010571844/article/details/50419798
"""
守护进程
主进程创建守护进程
"""
1.守护进程会在主进程代码结束后就终止
2.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
假设有宫女[jason]和总管[ egon]，他们爱的死去活来，[egon]要守护[jason],
[egon]给一滴心头血[jason]（如果，jason挂了，egon都没有出场机会）
from multiprocessing import Process
import time
import random
class Beast(Process):
def __init__(self, name):
super().__init__()
self.name = name
def run(self):
print(f'总管[{self.name}]还活着')
time.sleep(random.randrange(1, 3))
print(f'总管[{self.name}]殉情自杀')
if __name__ == '__main__':
name = 'jason'
p = Beast('egon_dsb')
p.daemon = True
p.start()
print(f'宫女[{name}]驾鹤西去')
于是乎，出现了以下一幕：
"""
宫女[jason]驾鹤西去
"""
进程同步锁（互斥锁）
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
"""
并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱
加锁：由并发变成了串行,牺牲了运行效率,保证了数据安全
"""
模拟抢票的示例
from multiprocessing import Process, Lock
import os
import json
import time
import random
class BuyTicket(Process):
def __init__(self, name,mutex):
super().__init__()
self.name = name
self.mutex = mutex
def search(self):
with open('ticket.json', mode='r', encoding='utf-8') as fr:
ticket_dic = json.load(fr)
print(f"用户[{self.name}]查询到余票:{ticket_dic.get('ticket_num')}")
def buy(self):
with open('ticket.json', mode='r', encoding='utf-8') as fr:
ticket_dic = json.load(fr) # 先查票
time.sleep(random.randrange(1,3)) # 模拟网络延迟
if ticket_dic.get('ticket_num'):
ticket_dic['ticket_num'] -= 1
with open('ticket.json',mode='w',encoding='utf-8') as fw:
json.dump(ticket_dic,fw)
print(f'用户[{self.name}]购票成功！')
else:
print(f'用户[{self.name}]购票失败！')
def run(self):
print(f'当前进程号:{os.getpid()}')
self.search()
self.mutex.acquire()
self.buy()
self.mutex.release()
if __name__ == '__main__':
mutex = Lock()
p1 = BuyTicket('egon_dsb',mutex)
p2 = BuyTicket('alex_dsb',mutex)
p3 = BuyTicket('jason_dsb',mutex)
p4 = BuyTicket('tank_dsb',mutex)
p1.start()
p2.start()
p3.start()
p4.start()
运行结果：
"""
当前进程号:8120
用户[egon_dsb]查询到余票:1
当前进程号:8123
用户[tank_dsb]查询到余票:1
当前进程号:8121
用户[alex_dsb]查询到余票:1
当前进程号:8122
用户[jason_dsb]查询到余票:1
用户[egon_dsb]购票成功！
用户[tank_dsb]购票失败！
用户[alex_dsb]购票失败！
用户[jason_dsb]购票失败！
"""
扩展：
"""
行锁 表锁
注意：
1.锁不要轻易的使用，容易造成死锁现象(我们写代码一般不会用到，都是内部封装好的)
2.锁只在处理数据的部分加来保证数据安全(只在争抢数据的环节加锁处理即可)
"""
因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：1、效率高（多个进程共享一块内存的数据）2、帮我们处理好锁问题。这就是mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道。
"""
1 队列和管道都是将数据存放于内存中
2 队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来，
我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性。
"""
进程之间的通信
"""
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
"""
管道：
"""
stdin,stdout,stderr
"""
import subprocess
obj1 = subprocess.Popen('ps -AF',
shell=True,
stdout=subprocess.PIPE,
stderr=subprocess.PIPE)
obj2 = subprocess.Popen('grep python',
shell=True,
stdin=obj1.stdout,
stdout=subprocess.PIPE,
stderr=subprocess.PIPE)
队列Queue模块
"""
队列：先进先出
队列就是管道+锁
"""
创建队列的类
"""
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。
主要方法：
"""
1 q.put方法用以插入数据到队列中，put方法还有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，该方法会阻塞timeout指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False，但该Queue已满，会立即抛出Queue.Full异常。
2 q.get方法可以从队列读取并且删除一个元素。同样，get方法有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False，有两种情况存在，如果Queue有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty异常.
3 q.get_nowait():同q.get(False)
4 q.put_nowait():同q.put(False)
5 q.empty():调用此方法时q为空则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中又加入了项目。
6 q.full()：调用此方法时q已满则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中的项目被取走。
"""
其他方法（了解）：
"""
1 q.cancel_join_thread():不会在进程退出时自动连接后台线程。可以防止join_thread()方法阻塞
2 q.close():关闭队列，防止队列中加入更多数据。调用此方法，后台线程将继续写入那些已经入队列但尚未写入的数据，但将在此方法完成时马上关闭。如果q被垃圾收集，将调用此方法。关闭队列不会在队列使用者中产生任何类型的数据结束信号或异常。例如，如果某个使用者正在被阻塞在get()操作上，关闭生产者中的队列不会导致get()方法返回错误。
3 q.join_thread()：连接队列的后台线程。此方法用于在调用q.close()方法之后，等待所有队列项被消耗。默认情况下，此方法由不是q的原始创建者的所有进程调用。调用q.cancel_join_thread方法可以禁止这种行为
"""
示例：
from multiprocessing import Queue
# 创建一个队列
q = Queue(5) # 括号内可以传数字 标示生成的队列最大可以同时存放的数据量
# 往队列中存数据
q.put(111)
q.put(222)
q.put(333)
# print(q.full()) # 判断当前队列是否满了
# print(q.empty()) # 判断当前队列是否空了
q.put(444)
q.put(555)
# print(q.full()) # 判断当前队列是否满了
# q.put(666) # 当队列数据放满了之后 如果还有数据要放程序会阻塞 直到有位置让出来 不会报错
"""
存取数据 存是为了更好的取
千方百计的存、简单快捷的取
同在一个屋檐下
差距为何那么大
"""
# 去队列中取数据
v1 = q.get()
v2 = q.get()
v3 = q.get()
v4 = q.get()
v5 = q.get()
# print(q.empty())
# V6 = q.get_nowait() # 没有数据直接报错queue.Empty
# v6 = q.get(timeout=3) # 没有数据之后原地等待三秒之后再报错 queue.Empty
try:
v6 = q.get(timeout=3)
print(v6)
except Exception as e:
print('一滴都没有了!')
# # v6 = q.get() # 队列中如果已经没有数据的话 get方法会原地阻塞
# print(v1, v2, v3, v4, v5, v6)
"""
q.full()
q.empty()
q.get_nowait()
在多进程的情况下是不精确
"""
IPC机制
from multiprocessing import Queue, Process
"""
研究思路
1.主进程跟子进程借助于队列通信
2.子进程跟子进程借助于队列通信
"""
def producer(q):
q.put('我是23号技师 很高兴为您服务')
def consumer(q):
print(q.get())
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
p = Process(target=producer,args=(q,))
p1 = Process(target=consumer,args=(q,))
p.start()
p1.start()
生产消费者模型
生产消费者模型
#生产者消费者模型总结
#程序中有两类角色
一类负责生产数据（生产者）
一类负责处理数据（消费者）
#引入生产者消费者模型为了解决的问题是：
平衡生产者与消费者之间的工作能力，从而提高程序整体处理数据的速度
#如何实现：
生产者<-->队列<——>消费者
#生产者消费者模型实现类程序的解耦和
示例：
from multiprocessing import Process, Queue
import random
import time
import os
def producer(name, q):
time.sleep(random.randrange(1, 3))
print(f'{os.getpid()}，技师[{name}]上线！')
q.put(name)
def customer(name, q):
print('欢迎来到天上人间桑拿中心'.center(30, '='))
while True:
res = q.get()
if res is None: break
time.sleep(random.randrange(1, 3))
print(f'{name}叫了[{res}]进行服务！')
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
# 两个生产者
p1 = Process(target=producer, args=('egon_dsb', q))
p2 = Process(target=producer, args=('tank', q))
# 一个消费者
c1 = Process(target=customer, args=('jason', q))
p1.start()
p2.start()
c1.start()
p1.join()
p2.join()
q.put(None)
JoinableQueue队列模块
#JoinableQueue([maxsize])：这就像是一个Queue对象，但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理。通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的。
#参数介绍：
maxsize是队列中允许最大项数，省略则无大小限制。
#方法介绍：
JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外还具有：
q.task_done()：使用者使用此方法发出信号，表示q.get()的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量，将引发ValueError异常
q.join():生产者调用此方法进行阻塞，直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用q.task_done（）方法为止
示例：
from multiprocessing import Process, JoinableQueue
import random
import time
import os
def producer(name, q):
time.sleep(random.randrange(1, 3))
print(f'{os.getpid()}，技师[{name}]上线！')
q.put(name)
q.join()
def customer(name, q):
print('欢迎来到天上人间桑拿中心'.center(30, '='))
while True:
res = q.get()
time.sleep(random.randrange(1, 3))
print(f'{name}叫了[{res}]进行服务！')
q.task_done() #向q.join()发送一次信号,证明一个数据已经被取走了
if __name__ == '__main__':
q = JoinableQueue()
# 两个生产者
p1 = Process(target=producer, args=('egon_dsb', q))
p2 = Process(target=producer, args=('tank', q))
# 一个消费者
c1 = Process(target=customer, args=('jason', q))
p1.start()
p2.start()
c1.daemon = True
c1.start()
p1.join()
p2.join()
q.join()
"""
#主进程等--->p1,p2等---->c1
#p1,p2结束了,证明c1肯定全都收完了p1,p2发到队列的数据
#因而c1也没有存在的价值了,应该随着主进程的结束而结束,所以设置成守护进程
"""