python基础学习-并发编程（二）

一、进程对象的其他方法

• pid号：计算机通过给运行的进程分配pid号来管理计算机上的进程服务端

• windows电脑查看方法

  • 进入cmd输入tasklist查看
  • tasklist |findstr pid号 来查看具体的进程信息

• mac电脑查看方法

  • 进入中断输入ps aux
  • ps aux|grep pid号查看具体进程信息

from multiprocessing import Process, current_process
current_process().pid  # 查看当前进程的进程号

import os
os.getpid()  # 查看当前进程进程号
os.getppid()  # 查看当前进程的父进程进程号


p.terminate()  # 杀死当前进程
# 是告诉操作系统帮你去杀死当前进程 但是需要一定的时间 而代码的运行速度极快
time.sleep(0.1)
print(p.is_alive())  # 判断当前进程是否存活

二、僵尸进程与孤儿进程（了解）

1 、僵尸进程

死了但是没有死透
当你开设了子进程之后 该进程死后不会立刻释放占用的进程号
因为我要让父进程能够查看到它开设的子进程的一些基本信息 占用的pid号 运行时间。。。
所有的进程都会步入僵尸进程
  父进程不死并且在无限制的创建子进程并且子进程也不结束
  回收子进程占用的pid号
    父进程等待子进程运行结束
    父进程调用join方法

2 、孤儿进程

子进程存活，父进程意外死亡
操作系统会开设一个“儿童福利院”专门管理孤儿进程回收相关资源

三、守护进程

守护进程：与主进程共生共死

通过进程对象的demon方法把子进程设置成主进程的守护进程

from multiprocessing import Process
import time
​
​
def task(name):
    print('%s总管正在活着'% name)
    time.sleep(3)
    print('%s总管正在死亡' % name)
​
​
if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=task,args=('egon',))
    # p = Process(target=task,kwargs={'name':'egon'})
    p.daemon = True  # 将进程p设置成守护进程  这一句一定要放在start方法上面才有效否则会直接报错
    p.start()
    print('皇帝jason寿终正寝')

四、互斥锁

多进程操作同一份数据的时候，该数据可能在同一时间被不同的进程修改，会出现错乱的现象

针对这种问题，解决方式就是加锁处理：

将并发变成串行，牺牲效率但是保证了数据的安全

from multiprocessing import Process,Lock
import time
import json
import random

def search():
    with open('a.txt','r',encoding='utf-8') as f:
        res = json.load(f)
    print('剩余：',res.get('count'))
def buy(num):
    with open('a.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        res = json.load(f)
    time.sleep(random.randint(1, 3))
    if res.get('count') >0:
        print(f'{num}买到了一张')
        with open('a.txt','w',encoding='utf-8') as f :
            res['count'] = 0
            json.dump(res,f)
    else:
        print('没票了')
def all(num,mutex):
    search()
    mutex.acquire()
    buy(num)
    mutex.release()


if __name__ == '__main__':
    mutex = Lock()
    for i in range(1,5):
        p = Process(target=all,args=(i,mutex,))
        p.start()
        # p.join()
        print(f'{i}号顾客执行完毕')
"""        
注意：
    1.锁不要轻易的使用，容易造成死锁现象(我们写代码一般不会用到，都是内部封装好的)
    2.锁只在处理数据的部分加来保证数据安全(只在争抢数据的环节加锁处理即可) 
"""

五、进程间通信（队列Queue模块）

"""
管道:subprocess 
    stdin stdout stderr
队列:管道+锁

队列:先进先出
堆栈:先进后出
"""
from multiprocessing import Queue

# 创建一个队列
q = Queue(5)  # 括号内可以传数字 标示生成的队列最大可以同时存放的数据量

# 往队列中存数据
q.put(111)
q.put(222)
q.put(333)
# print(q.full())  # 判断当前队列是否满了
# print(q.empty())  # 判断当前队列是否空了
q.put(444)
q.put(555)
# print(q.full())  # 判断当前队列是否满了

# q.put(666)  # 当队列数据放满了之后 如果还有数据要放程序会阻塞 直到有位置让出来 不会报错

"""
存取数据 存是为了更好的取
千方百计的存、简单快捷的取

"""

# 去队列中取数据
v1 = q.get()
v2 = q.get()
v3 = q.get()
v4 = q.get()
v5 = q.get()
# print(q.empty())
# V6 = q.get_nowait()  # 没有数据直接报错queue.Empty
# v6 = q.get(timeout=3)  # 没有数据之后原地等待三秒之后再报错  queue.Empty
try:
    v6 = q.get(timeout=3)
    print(v6)
except Exception as e:
    print('一滴都没有了!')

# # v6 = q.get()  # 队列中如果已经没有数据的话 get方法会原地阻塞
# print(v1, v2, v3, v4, v5, v6)

"""
q.full()
q.empty()
q.get_nowait()
在多进程的情况下是不精确
"""

六、IPC机制

from multiprocessing import Queue, Process

"""
研究思路
    1.主进程跟子进程借助于队列通信
    2.子进程跟子进程借助于队列通信
"""
def producer(q):
    q.put('我是23号技师 很高兴为您服务')


def consumer(q):
    print(q.get())


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

七、生产者消费者模型

"""
生产者:生产/制造东西的
消费者:消费/处理东西的
该模型除了上述两个之外还需要一个媒介
    生活中的例子做包子的将包子做好后放在蒸笼(媒介)里面，买包子的取蒸笼里面拿
    厨师做菜做完之后用盘子装着给你消费者端过去
    生产者和消费者之间不是直接做交互的，而是借助于媒介做交互
    
生产者(做包子的) + 消息队列(蒸笼) + 消费者(吃包子的)
"""

八、线程理论

• 线程和进程的区别

  • 进程：资源单位
  • 线程：执行单位

• 形象总结：进程就是工厂的车间，线程就是车间内的流水线，进程为线程提供了运行的场所和加工的原材料，每一个进程都带一个或者多个线程

• 抽象总结：进程是在内存中开辟一块新的内存空间，进程中有数据部分和线程部分，数据给线程提供处理的材料，被cup执行的是进程里的线程。

• ps：进程和线程都只是虚拟单位，为了更方便去描述

• 为何要有线程

  • 一个进程内可以开设多个线程，在用一个进程内开设多个线程无需再次申请内存空间操作