守护模式,互斥锁,IPC通讯,生产者消费者模型

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1,什么是生产者消费者模型
    生产者:比喻的是程序中负责产生数据的任务
    消费者:比喻的是程序中负责处理数据的任务

    生产者->共享的介质(队列)<-消费者

2,为何用
    实现了生产者与消费者的解耦合,生产者可以不停地生产,消费者也可以不停地消费
    从而平衡了消费者地生产能力与消费能力,提升了程序整体运行地效率

    什么时候用?
        当我们地程序中存在明显的两类任务,一类负责产生数据,另一类负责处理数据
        此时我们就应该考虑使用生产者消费者模型来提升程序地效率

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from multiprocessing import Queue ,Process
import time,os, random
def producer(q):
    for i in range(10):
        res='包子%s'%i
        time.sleep(random.randint(1,3))
        q.put(res)
    q.put(None)


def consumer(q):
    while True:
        res=q.get()
        if res is None:break
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print('%s 吃了%s'%(os.getpid(),res))

if __name__ == '__main__':
    q=Queue()
    p1=Process(target=producer,args=(q,))
    c1=Process(target=consumer,args=(q,))

    p1.start()
    c1.start()
    print('主')

----------------------割割更健康-----------------

from multiprocessing import Queue ,Process
import time,os,random

def producer(name,food,q):
    for i in range(3):
        res='%s%s'%(food,i)
        time.sleep(random.randint(1,3))
        #往队列里面丢
        q.put(res)
        print('\033[45m%s 生产了 %s\033[0m' %(name,res))

def consumer(name,q):
    while True:
        #往队列里取走
        res=q.get()
        if res is None:break
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print('\033[46m%s 吃了 %s\033[0m' %(name,res))
        q.task_done()
if __name__ == '__main__':
    q=Queue()
    p1=Process(target=producer,args=('egon','包子',q,))
    p2=Process(target=producer,args=('杨军','水',q,))
    p3=Process(target=producer,args=('侯老师','线',q,))

    # 消费者
    c1=Process(target=consumer,args=('alex',q))
    c2=Process(target=consumer,args=('wupeiqidsb',q))

    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    c1.start()
    c2.start()

    p1.join()
    p2.join()
    p3.join()
    #再p1/p2/p3都结束后,才应该往队列里放结束信号,有几个消费者就应该放几个None
    q.put(None)  #额,给消费者发结束信号
    q.put(None)

    print('主')


# ---------------------------------终极解决方案---------------------

from multiprocessing import JoinableQueue,Process
import time,os,random

def producer(name,food,q):
    for i in range(3):
        res='%s %s '%(food,i)
        time.sleep(random.randint(1,3))
        q.put(res)
        print('%s 生产了%s '%(name,res))

def consumer(name,q):
    while True:
        res=q.get()

        if res is None:break
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print('%s 吃了%s'%(name,res))
        #向q.join()发送一次信号,证明一个数据已经被取走了
        q.task_done()

if __name__ == '__main__':
    q=JoinableQueue()
    p1=Process(target=producer,args=('egon','包子',q,))
    p2=Process(target=producer,args=('严峻','泔水',q,))
    p3=Process(target=producer,args=('侯老师','先',q,))

    c1=Process(target=consumer,args=('alex',q,))
    c2=Process(target=consumer,args=('wpx',q,))
    c1.daemon=True
    c2.daemon=True

    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()

    c1.start()
    c2.start()

    p1.join()
    p2.join()
    p3.join()

    q.join()#等待队列被取赶紧
    #q.join()
    #结束意味着主进程代码运行完毕--->>(生产者运行完毕)+队列中地数据也被取赶紧了->消费者没有存在的意义
    print('主')

>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>ICP通讯>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>

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

a、 from multiprocessing import Manager（共享内存，但要自己解决锁的问题）

b、 IPC中的队列（Queue） 共享，内存，自动处理锁的问题（最常用）

c、  IPC中的管道（Pipe），共享，内存，需自己解决锁的问题

a、 用队列Queue

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

from multiprocessing import Queue

q=Queue(3)  #设置队列中maxsize个数为三

q.put('first')

q.put({'second':None})

q.put('三')

# q.put(4)   #阻塞。不报错，程序卡在原地等待队列中清出一个值。默认blok=True

print(q.get())

print(q.get())

print(q.get())

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

>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>



>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>割割很健康>>>>>>>>>>>>>>>

互斥锁vs join： 

大前提：二者的原理都是一样，都是将并发变成串行，从而保证有序（在多个程序共享一个资源时，为保证有序不乱，需将并发变成串行）

区别一：join是按照人为指定的顺序执行，而互斥锁是所以进程平等地竞争，谁先抢到谁执行

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（详见抢票系统）

from multiprocessing import Process,Lock

import time,random

mutex=Lock()

def task1(lock):

    lock.acquire() 

    print('task1:名字是egon')

    time.sleep(random.randint(1,3))

    print('task1:性别是male')

    time.sleep(random.randint(1,3))

    print('task1:年龄是18')

    lock.release()

def task2(lock):

    lock.acquire()

    print('task2:名字是alex')

    time.sleep(random.randint(1,3))

    print('task2:性别是male')

    time.sleep(random.randint(1,3))

    print('task2:年龄是78')

    lock.release()

def task3(lock):

    lock.acquire()

    print('task3:名字是lxx')

    time.sleep(random.randint(1,3))

    print('task3:性别是female')

    time.sleep(random.randint(1,3))

    print('task3:年龄是30')

    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()

    p2.start()

    p3.start()

一、抢票系统

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

        time.sleep(random.randint(1,3))

        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()

一、守护进程

from multiprocessing import Process

import time

def task(name):

    print('%s is running' % name)

    time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':

    obj = Process(target=task, args=('egon',))

    obj.daemon=True    #将obj变成守护进程，主进程执行完毕后子进程跟着结束

    obj.start()  # 发送信号给操作系统

print('主')