一、进程对象的其他方法
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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
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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
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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
僵尸：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
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线程和进程的区别
- 进程：资源单位
- 线程：执行单位
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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
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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。
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ps：进程和线程都只是虚拟单位，为了更方便去描述
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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