一、定义
我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务可以同时在几个进程中并发处理，他们之间的运行没有顺序，一旦开启也不受我们控制。尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源，但是也给我们带来了新的问题：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。
1、 多进程抢占输出资源
1 import os 2 import time 3 import random 4 from multiprocessing import Process 5 6 def work(n): 7 print('%s: %s is running' %(n,os.getpid())) 8 time.sleep(random.random()) 9 print('%s:%s is done' %(n,os.getpid())) 10 11 if __name__ == '__main__': 12 for i in range(3): 13 p=Process(target=work,args=(i,)) 14 p.start()
2、 使用锁维护执行顺序
1 # 由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但避免了竞争 2 import os 3 import time 4 import random 5 from multiprocessing import Process,Lock 6 7 def work(lock,n): 8 lock.acquire() 9 print('%s: %s is running' % (n, os.getpid())) 10 time.sleep(random.random()) 11 print('%s: %s is done' % (n, os.getpid())) 12 lock.release() 13 if __name__ == '__main__': 14 lock=Lock() 15 for i in range(3): 16 p=Process(target=work,args=(lock,i)) 17 p.start()
二、抢票系统
1 #注意：首先在当前文件目录下创建一个名为db的文件 2 #文件db的内容为：{"count":1}，只有这一行数据,并且注意，每次运行完了之后，文件中的1变成了0，你需要手动将0改为1，然后在去运行代码。 3 #注意一定要用双引号，不然json无法识别 4 #加锁保证数据安全，不出现混乱 5 from multiprocessing import Process,Lock 6 import time,json,random 7 8 #查看剩余票数 9 def search(): 10 dic=json.load(open('db')) #打开文件，直接load文件中的内容，拿到文件中的包含剩余票数的字典 11 print('\033[43m剩余票数%s\033[0m' %dic['count']) 12 13 #抢票 14 def get(): 15 dic=json.load(open('db')) 16 time.sleep(0.1) #模拟读数据的网络延迟，那么进程之间的切换，导致所有人拿到的字典都是{"count": 1}，也就是每个人都拿到了这一票。 17 if dic['count'] >0: 18 dic['count']-=1 19 time.sleep(0.2) #模拟写数据的网络延迟 20 json.dump(dic,open('db','w')) 21 #最终结果导致，每个人显示都抢到了票，这就出现了问题~ 22 print('\033[43m购票成功\033[0m') 23 else: 24 print('sorry，没票了亲！') 25 def task(lock): 26 search() 27 #因为抢票的时候是发生数据变化的时候，所有我们将锁加加到这里 28 lock.acquire() 29 get() 30 lock.release() 31 if __name__ == '__main__': 32 lock = Lock() #创建一个锁 33 for i in range(3): #模拟并发100个客户端抢票 34 p=Process(target=task,args=(lock,)) #将锁作为参数传给task函数 35 p.start() 36 37 #看结果分析：只有一个人抢到了票 38 # 剩余票数1 39 # 剩余票数1 40 # 剩余票数1 41 # 购票成功 #幸运的人儿 42 # sorry，没票了亲！ 43 # sorry，没票了亲！ 44 45 加锁：购票行为由并发变成了串行，牺牲了效率，但是保证了数据安全
三、总结
#加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改，即串行的修改，没错，速度是慢了，但牺牲了速度却保证了数据安全。
虽然可以用文件共享数据实现进程间通信，但问题是：
1.效率低（共享数据基于文件，而文件是硬盘上的数据）
2.需要自己加锁处理
#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。
队列和管道都是将数据存放于内存中
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。
IPC通信机制（了解）：IPC是intent-Process Communication的缩写，含义为进程间通信或者跨进程通信，是指两个进程之间进行数据交换的过程。IPC不是某个系统所独有的，任何一个操作系统都需要有相应的IPC机制，
比如Windows上可以通过剪贴板、管道和邮槽等来进行进程间通信，而Linux上可以通过命名共享内容、信号量等来进行进程间通信。Android它也有自己的进程间通信方式，Android建构在Linux基础上，继承了一
部分Linux的通信方式。