并发编程之 进程

一、前提介绍

1.1 操作系统发展史

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1.2 多道技术
空间上的复用:多个程序共用一套设备,是多道技术实现时间上的复用的基础
    
时间上的复用:单个CPU的电脑上,起多个应用程序,CPU通过快速切换,给人的感觉是同时运行的

CPU切换的情况:
    1.一个任务占用时间过长或被操作系统强行剥夺走CPU的执行权限(比起串行效率反而降低)
    2.一个任务执行过程中遇到io操作,也会被操作系统强行剥夺走CPU的执行权限(比起串行效率提高)

并发:看上去像是同时进行的,但是实际上是CPU快速切换实现的
并行:同时运行

二、进程

2.1 进程介绍
程序:一堆代码
进程:正在运行的程序
进程是一个实体,每一个进程都有它自己独立的内存空间
2.2 进程调度
1.先来先服务(FCFS):对短作业不利
2.短作业优先服务(SJ/PF):对长作业不利
3.时间片轮转
4.多级反馈队列
2.3 进程状态转换

2.4 同步与异步,阻塞与非阻塞
同步和异步:针对任务的提交方式
    同步:提交任务之后原地等待任务的返回结果,期间不做任何事!
    异步:提交任务之后,不等待任务的返回结果,直接向下运行代码!

阻塞和非阻塞:针对程序运行的状态
    阻塞:遇到io操作 --> 阻塞态
    非阻塞:就绪或者运行态 --> 就绪态、运行态
2.5 创建进程的两种方式
# -----------调用函数-----------------------
from multiprocessing import Process
import time

def task(name): # 这个是要创建的进程 print('%s is running' % name) time.sleep(3) print('%s is over' % name) # 注意:在windows系统中,创建进程会将代码以模块的方式从头到尾加载一遍 # 一定要写在if __name__ == '__main__': 代码块里面 # 强调:函数名一旦加括号,执行优先级最高,立刻执行 if __name__ == '__main__': p1 = Process(target=task, args=('zhangsan', )) # 实例化了一个Process对象 p1.start() print("this is main processing!") # -------------实例化对象------------------------- from multiprocessing import Process import time class MyProcess(Process): def __init__(self, name): super().__init__() self.name = name # 必须写run方法(规定好的) def run(self): print('%s is running' % self.name) time.sleep(2) print('%s is end' % self.name) if __name__ == '__main__': obj = MyProcess('egon') obj.start() print("this is main processing")
2.6 join方法
from multiprocessing import Process
import time

def task(name,n): print('%s is running' % name) time.sleep(2) print('%s is over' % name) if __name__ == '__main__': start_time = time.time() p_list = [] for i in range(3): p = Process(target=task, args=('子进程%s' % i, i)) p.start() p_list.append(p) for i in p_list: i.join() print('this is main processing ', time.time()-start_time) # join的作用仅仅只是让主进程等待子进程的结束,不会影响子进程的运行 # 下方为程序的运行结果,(结果不是固定的,但是每三行的顺序是固定的,肯定是先running再over) """ 打印结果: 子进程2 is running 子进程0 is running 子进程1 is running 子进程2 is over 子进程0 is over 子进程1 is over this is main processing 3.1227028369903564 """
2.7 进程间的数据隔离与通信
# --------------进程间的数据隔离---------------------------
# 要验证进程间的内存隔离,只需要在父进程中调用子进程
# 看子进程是否改变父进程的变量就行了
from multiprocessing import Process x = 100 def task(): global x x = 1 if __name__ == '__main__': p = Process(target=task) p.start() p.join() print('this is main processing', x) # 打印结果:this is main processing 100 # --------进程间的通信------------------------------------- from multiprocessing import Queue, Process # 基于队列实现进程间的通信 def producer(q): q.put('this is producer!') def consumer(q): print(q.get()) if __name__ == '__main__': q = Queue() # 实例化队列对象 p1 = Process(target=producer, args=(q,)) c1 = Process(target=consumer, args=(q,)) p1.start() c1.start() 
2.8 进程对象的其他相关方法
from multiprocessing import Process, current_process
import time
import os

def task(): print('%s is running' % os.getpid()) # 获取这个进程的id time.sleep(3) print('%s is over' % os.getppid()) # 获取父进程的进程id if __name__ == '__main__': p1 = Process(target=task) p1.start() # 运行子进程 p1.terminate() # 杀死子进程 print(p1.is_alive()) # 判断进程是否存活 print('this is main processing') """ 程序运行结果: 为什么在杀死子进程之后,任然显示子进程存活? 是因为,将杀死子进程的命令发送给操作系统之后,在操作系统还没杀死进程之前, 已经执行了进程是否存活这个命令,此时,系统还没杀死进程,那么肯定返回True, 在此处,只需要在杀死进程的下一行,让程序睡(暂停)一会儿,哪怕0.1秒, 都是可以正常显示False True this is main processing """
2.9 僵尸进程与孤儿继承
僵尸进程:
    子进程结束之后,不会立即释放pid等资源信息。
主进程释放子进程资源的两种情况:
    主进程正常死亡
    join方法

任何进程都会步入僵尸进程,当主进程不停的创建子进程的时候,会有害

孤儿进程:主进程意外死亡,在Linux中有一个init帮助回收孤儿进程资源
2.10 守护进程
from multiprocessing import Process
import time

def task(name): print('%s 活着' % name) time.sleep(3) print("%s 正常死亡" % name) if __name__ == '__main__': p = Process(target=task, args=('李四总管',)) p.daemon = True # 必须在p.start开启进程命令之前声明 p.start() print('somebody is going to die!') 
2.11 互斥锁
from multiprocessing import Process, Lock
import json
import time import random def search(i): with open('info', 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) print(('用户查询余票数:%s' % data.get('ticket'))) def buy(i): # 买票之前还得先查有没有票 with open('info', 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟网络延迟 if data.get('ticket') > 0: data['ticket'] -= 1 # 买票 with open('info', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data, f) print('用户%s抢票成功' % i) else: print('用户%s查询余票为0' % i) def run(i, mutex): search(i) mutex.acquire() # 抢锁 一把锁不能同时被多个人使用,没有抢到的人,就一直等下去 buy(i) mutex.release() # 释放锁 if __name__ == '__main__': mutex = Lock() for i in range(10): p = Process(target=run, args=(i, mutex)) p.start()

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