1.守护进程(了解)
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守护进程
表示 一个进程b 守护另一个进程a 当被守护的进程a结束后 那么b也跟着结束了
就像 皇帝驾崩 妃子殉葬
应用场景
之所以开启子进程 是为了帮主进程完成某个任务 然而 如果主进程认为 自己的事情一旦做完就没有必要使用子进程了
就可以将子进程设置为守护进程 例如
在运行qq的过程 开启了一个进程 用于下载文件 然而文件还没有下完 qq就退出了 下载任务也应该跟随qq 的退出而结束
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import time
from multiprocessing import Process
def task(): print("妃子的一生") time.sleep(5) print("妃子凉了") if __name__ == '__main__': fz = Process(target=task) fz.daemon = True # 将子进程作为主进程的守护进程 要注意 必须在开启子进程之前 设置! fz.start() print("皇帝登基了") time.sleep(2) print("当了十年皇帝..") print("皇帝驾崩")2.互斥锁(重要)
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# 当多个进程共享一个数据时,可能会造成数据错乱 # 1.使用join 来让这些进程 串行 但是这将造成 无法并发 并且 进程执行任务的顺序就固定了 # 2.使用锁 将需要共享的数据加锁 其他进程在访问数据时 就必须等待当前进程使用完毕 # # 锁的本质 就是一个bool类型的数据 在执行代码前 会先判断 这个值 # 注意 在使用锁时 必须保证锁是同一个 # # 互斥锁 # 互相排斥的锁 # # """ # # from multiprocessing import Process,Lock # # import random # import time # # def task1(lock): # lock.acquire() # 是一个阻塞的函数 会等到别的进程释放锁才能继续执行 # lock.acquire() # print("1my name is:bgon") # time.sleep(random.randint(1,2)) # print("1my age is:78") # time.sleep(random.randint(1, 2)) # print("1my sex is:femal") # lock.release() # # def task2(lock): # lock.acquire() # print("2my name is:blex") # time.sleep(random.randint(1, 2)) # print("2my age is:68") # time.sleep(random.randint(1, 2)) # print("2my sex is:femal") # lock.release() # # # # # def task3(lock): # pass # # 锁的实现原理 伪代码 # # l = False # # def task3(lock): # # global l # # if l == False: # # l = True # # print("3my name is:常威") # # time.sleep(random.randint(1, 2)) # # print("3my age is:68") # # time.sleep(random.randint(1, 2)) # # print("3my sex is:femal") # # l = False # # if __name__ == '__main__': # lock = Lock() # # p1 = Process(target=task1,args=(lock,)) # p1.start() # # p1.join() # # p2 = Process(target=task2,args=(lock,)) # p2.start() # # p2.join() # # p3 = Process(target=task3,args=(lock,)) # p3.start() # # p3.join() # # # 多个任务在共享一个数据时 # # 串行效率低 但是不会出问题 # # 并发效率高 但是数据可能错乱 # # # from multiprocessing import Lock,RLock,Process # lock = Lock() # # lock.acquire() # lock.acquire() # print("haha ") # lock.release() # RLock 表示可重入锁 特点是 可以多次执行acquire # Rlock 在执行多次acquire时 和普通Lock没有任何区别 # 如果在多进程中使用Rlock 并且一个进程a 执行了多次acquire # 其他进程b要想获得这个锁 需要进程a 把锁解开 并且锁了几次就要解几次 # 普通锁如果多次执行acquire将会锁死 # lock = RLock() # lock.acquire() # lock.acquire() # # print("哈哈") # lock.release() import time def task(i,lock): lock.acquire() lock.acquire() print(i) time.sleep(3) lock.release() lock.release() #第一个过来 睡一秒 第二个过来了 睡一秒 第一个打印1 第二个打印2 if __name__ == '__main__': lock = RLock() p1 = Process(target=task,args=(1,lock)) p1.start() p2 = Process(target=task, args=(2,lock)) p2.start()正常开发时,一把锁足够使用,不要开多把锁
模拟抢票进程
import json
from multiprocessing import Process,Lock
import time
import random """ join和锁的区别 1.join中顺序是固定的 不公平 2.join是完全串行 而 锁可以使部分代码串行 其他代码还是并发 """ # 查看剩余票数 def check_ticket(usr): time.sleep(random.randint(1,3)) with open("ticket.json","r",encoding="utf-8") as f: dic = json.load(f) print("%s查看 剩余票数:%s" % (usr,dic["count"])) def buy_ticket(usr): with open("ticket.json","r",encoding="utf-8") as f: dic = json.load(f) if dic["count"] > 0: time.sleep(random.randint(1,3)) dic["count"] -= 1 with open("ticket.json", "w", encoding="utf-8") as f2: json.dump(dic,f2) print("%s 购票成功!" % usr) def task(usr,lock): check_ticket(usr) lock.acquire() buy_ticket(usr) lock.release() if __name__ == '__main__': lock = Lock() for i in range(10): p = Process(target=task,args=("用户%s" % i,lock)) p.start() #p.join() # 只有第一个整个必须完毕 别人才能买 这是不公平的死锁
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死锁 指的是 锁 无法打开了 导致程序死卡
首先要明确 一把锁 时不会锁死的
正常开发时 一把锁足够使用 不要开多把锁
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from multiprocessing import Process,Lock
import time
def task1(l1,l2,i): l1.acquire() print("盘子被%s抢走了" % i) time.sleep(1) l2.acquire() print("筷子被%s抢走了" % i) print("吃饭..") l1.release() l2.release() pass def task2(l1,l2,i): l2.acquire() print("筷子被%s抢走了" % i) l1.acquire() print("盘子被%s抢走了" % i) print("吃饭..") l1.release() l2.release() if __name__ == '__main__': l1 = Lock() l2 = Lock() Process(target=task1,args=(l1,l2,1)).start() Process(target=task2,args=(l1,l2,2)).start()3.IPC(进程间通信)
由于进程之间内存是相互独立的,所以需要对应解决方案,能够使得进城之间可以相互传递数据
1.使用文件,多个进程同时读写一个文件
IO速度慢,可传输数据大小不受限制
2.管道 是基于内存的,速度快,但是单向通讯,用起来麻烦(了解)
3.队列 申请共享内存空间,多个进程可以共享这个内存空间(重点)
速度快,但是数据量不能太大
from multiprocessing import Manager,Process,Lock def work(d): # with lock: # 加上锁,每个进程操作时候就保证其他进程不会来操作 d['count']-=1 if __name__ == '__main__': with Manager() as m: dic=m.dict({'count':100}) #创建一个共享的字典 p_l=[] for i in range(100): p=Process(target=work,args=(dic,)) p_l.append(p) p.start() for p in p_l: p.join() print(dic) 以上这样写会有问题,可能多个进程同时操作内存空间,会报错,要加锁使用队列完成进程间通信
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队列 不只用于进程间通讯
也是一种常见的数据容器
其特点是:先进先出
其优点是:可以保证数据不会错乱 即使在多进程下 因为其put和get默认都是阻塞的
对比堆栈刚好相反 :后进先出
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from multiprocessing import Queue # q = Queue(1) # 创建一个队列 最多可以存一个数据 # # q.put("张三") # print(q.get()) # # q.put("李四") # put默认会阻塞 当容器中已经装满了 # # print(q.get()) # print(q.get()) # get默认会阻塞 当容器中已经没有数据了 # # print("over") q = Queue(1) # 创建一个队列 最多可以存一个数据 # q.put("张三") # q.put("李四",False) # 第二个参数 设置为False表示不会阻塞 无论容器是满了 都会强行塞 如果满了就抛异常 # print(q.get()) # print(q.get(timeout=3)) # timeout 仅用于阻塞时 q.put("李四") # put默认会阻塞 当容器中已经装满了 print(q.get()) print(q.get()) # get默认会阻塞 当容器中已经没有数据了 print("over")4.生产者消费者模型
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什么是生产者 消费者 模型
生产者 产生数据的一方
消费者 处理数据的一方
例如需要做一个爬虫
1.爬取数据
2.解析数据
爬去和解析都是耗时操作,如果正常按照顺序来编写代码,将造成解析需要等待爬去 爬去取也需要等待解析
这样效率是很低的
要提高效率 就是一个原则 让生产者和消费解开耦合 自己干自己的
如何实现:
1.将两个任务分别分配给不同进程
2.提供一个进程共享的数据容器
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import random
from multiprocessing import Process,Queue
import time # 爬数据 def get_data(q): for num in range(5): print("正在爬取第%s个数据" % num) time.sleep(random.randint(1,2)) print("第%s个数据 爬取完成" % num) # 把数据装到队列中 q.put("第%s个数据" % num) def parse_data(q): for num in range(5): # 取出数据 data = q.get() print("正在解析%s" % data) time.sleep(random.randint(1, 2)) print("%s 解析完成" % data) if __name__ == '__main__': # 共享数据容器 q = Queue(5) #生产者进程 produce = Process(target=get_data,args=(q,)) produce.start() #消费者进程 customer = Process(target=parse_data,args=(q,)) customer.start()