python3 进程锁

# coding:utf-8
import time
import json
from multiprocessing import Process, Lock


def func(n, loc):
    dic = json.load(open('db.py'))
    print("用户[%s]你好!目前剩余票数:" % n, dic['count'])
    # with loc:
    #     dic = json.load(open('db.py'))
    #     time.sleep(0.1)
    #     if dic['count'] > 0:
    #         dic['count'] -= 1
    #         time.sleep(0.1)
    #         json.dump(dic, open('db.py', 'w'))
    #         print("恭喜您[%s]抢到票了." % n)
    #     else:
    #         print("非常抱歉[%s]抢票失败." % n)

    loc.acquire()
    dic = json.load(open('db.py'))
    time.sleep(0.1)
    if dic['count'] > 0:
        dic['count'] -= 1
        time.sleep(0.1)
        json.dump(dic, open('db.py', 'w'))
        print("恭喜您[%s]抢到票了." % n)
    else:
        print("非常抱歉[%s]抢票失败." % n)
    loc.release()


if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    for i in range(10):
        p = Process(target=func, args=(i, lock))
        p.start()


# 用户[1]你好!目前剩余票数: 6
# 用户[2]你好!目前剩余票数: 6
# 用户[0]你好!目前剩余票数: 6
# 用户[3]你好!目前剩余票数: 6
# 用户[6]你好!目前剩余票数: 6
# 用户[4]你好!目前剩余票数: 6
# 用户[5]你好!目前剩余票数: 6
# 用户[7]你好!目前剩余票数: 6
# 恭喜您[1]抢到票了.
# 用户[8]你好!目前剩余票数: 5
# 用户[9]你好!目前剩余票数: 5
# 恭喜您[2]抢到票了.
# 恭喜您[0]抢到票了.
# 恭喜您[3]抢到票了.
# 恭喜您[6]抢到票了.
# 恭喜您[4]抢到票了.
# 非常抱歉[5]抢票失败.
# 非常抱歉[7]抢票失败.
# 非常抱歉[8]抢票失败.
# 非常抱歉[9]抢票失败.

db.py

{"count": 6}

#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。

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