day31 进程间通讯,线程

IPC

进程间相互通讯

进程间是相互独立的,资源无法共享,当一个进程想要把数据给另外一个进程,就需要考虑IPC,可以通过管道(队列)之间通讯

队列:管道+锁 先进先出

堆栈:先进后出

from multiprocessing import Queue

q = Queue(5)
# 括号内的参数,表示的是这个队列的储存数
q.put(1)
# 添加数据
q.put(2)
q.put(3)
q.put(4)
print(q.full())
# 判断队列是否满了
q.put(5)
# q.put(6)
# 当队列满了之后,在向里面添加值,不会出现报错,会在原地等待,进入阻塞状态,等待队列中有值被取走

# print(q.__dict__)


print(q.get())
# 获取数据
print(q.get())
print(q.get())
print(q.empty())
# 判断队列中的数据取完
print(q.get())

print(q.get())
print(q.get_nowait())
# 取值,没有值不等待直接报错
print(q.get())
# 当队列中的数据被取完之后,再次获取,程序会阻塞,进入阻塞状态,在原地等待,直到有值被添加


"""
full
empty
get_nowait
都不适用于多进程的情况下
刚判断完,就有值被添加或取出,或者还没来得及添加
"""

(验证进程间通讯)

子进程放数据 主进程获取数据
两个子进程相互放 取数据

from multiprocessing import Process,Queue

def producer(q):
    q.put('hello world')


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


if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p1 = Process(target=producer,args=(q,))
    p2 = Process(target=consumer,args=(q,))
    p1.start()
    p2.start()

生产者消费者模型

模型 就是解决某个问题套路

产生数据的一方称之为生产者

处理数据的一方称之为消费者

例如: 爬虫 生活中到处都是这种模型

饭店 厨师就是生产者 你吃饭的人就是消费者

生产者和消费,处理速度不平衡,一方快一方慢,导致一方需要等待另一方

原本,双方是耦合 在一起,消费必须等待生产者生成完毕在开始处理, 反过来

如果消费消费速度太慢,生产者必须等待其处理完毕才能开始生成下一个数据

 

将双方分开来.一专门负责生成,一方专门负责处理

这样一来数据就不能直接交互了 双方需要一个共同的容器

生产者完成后放入容器,消费者从容器中取出数据

这样就解决了双发能力不平衡的问题,做的快的一方可以继续做,不需要等待另一方

from multiprocessing import Process,JoinableQueue
import random
import time

def producer(name,food,q):
    for i in range(5):
        data = '%s生产了%s%s'%(name,food,i)
        time.sleep(random.random())
        q.put(data)
        print(data)

def consumer(name,q):
    while True:
        data = q.get()
        if data == None:
            break
        print('%s吃了%s'%(name,data))
        time.sleep(random.random())
        q.task_done()  # 告诉队列你已经从队列中取出了一个数据 并且处理完毕了


if __name__ == '__main__':
    q = JoinableQueue()
    p1 = Process(target=producer,args=('小明','葱油饼',q))
    p2 = Process(target=producer,args=('小于','菜包',q))
    c1= Process(target=consumer,args=('胖丁',q))
    c2 = Process(target=consumer,args=('丫丫',q))
    p1.start()
    p2.start()
    c1.daemon = True
    c2.daemon = True
    c1.start()
    c2.start()
    p1.join()
    p2.join()

    q.join()  # 等到队列中数据全部取出
    # q.put(None)
    # q.put(None)
    

线程

线程是操作系统最小的运算调度单位,被包含在进程中,一个线程就是一个固定的 执行流程

线程的进程的关系

线程不能单独存在 必须存在于进程中,

进程是一个资源单位,其包含了运行程序所需的所有资源

线程才是真正的执行单位

没有线程,进程中的资源无法被利用起来,所以一个进程至少包含一个线程,称之为主线程

当我们启动一个程序时,操作系统就会自己为这个程序创建一个主线程

线程可以由程序后期开启 ,自己开启线程称之为子线程

进程:资源单位
线程:执行单位
每个进程都自带一个线程,线程才是真正的执行单位,进程只是在线程运行过程中
    提供代码运行所需要的资源
为什么要有线程
    开进程
        1.申请内存空间  耗资源
        2."拷贝代码"    耗资源

    开线程
        一个进程内可以起多个线程,并且线程与线程之间数据是共享的
    ps:开启线程的开销要远远小于开启进程的开销

创建线程

from threading import Thread
import time
使用方法一  直接实例化Thread类
def task(name):
    print('%s is running'%name)
    time.sleep(1)
    print('%s is over'%name)
# 开线程不需要在__main__代码块内 但是习惯性的还是写在__main__代码块内
t = Thread(target=task,args=('dada',))
t.start()
# 告诉操作系统开辟一个线程  线程的开销远远小于进程
print('主')

from threading import Thread
import time
使用方法二 继承Thread 覆盖run方法
class MyThread(Thread):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name = name

    def run(self):
        print('%s is running'%self.name)
        time.sleep(3)
        print('%s is over'%self.name)

t = MyThread('cc')
t.start()
print('主')

其他方法

from threading import Thread,current_thread,active_count
import time
import os

def task(name,i):
    print('%s is running'%name)
    # print('子current_thread:',current_thread().name)
    # print('子',os.getpid())
    time.sleep(i)

    print('%s is over'%name)
# 开线程不需要在__main__代码块内 但是习惯性的还是写在__main__代码块内
t = Thread(target=task,args=('egon',1))
t1 = Thread(target=task,args=('jason',2))
t.start()  # 告诉操作系统开辟一个线程  线程的开销远远小于进程
t1.start()  # 告诉操作系统开辟一个线程  线程的开销远远小于进程
t1.join()  # 主线程等待子线程运行完毕
print('当前正在活跃的线程数',active_count())
# 小的代码执行完 线程就已经开启了
print('主')
# print('主current_thread:',current_thread().name)
# print('主',os.getpid())

守护线程

一个线程可以设置为另一个线程的守护线程

特点: 被守护线程结束后守护线程也随之结束

 守护线程会等到所有非守护线程结束后结束 ! 前提是除了主线程之外 还有后别的非守护
 当然如果守护线程已经完成任务 立马就结束了

from threading import Thread,current_thread
import time



def task(i):
    print(current_thread().name)
    time.sleep(i)
    print('GG')
# for i in range(3):
#     t = Thread(target=task,args=(i,))
#     t.start()
t = Thread(target=task,args=(1,))
t.daemon = True
t.start()
print('主')

验证线程间通讯

from threading import Thread


money = 666

def task():
    global money
    money = 999

t = Thread(target=task)
t.start()
t.join()
print(money)

互斥锁

共享意味着竞争

线程中也存在安全问题,

多线程可以并发执行,一旦并发了并且访问了同一个资源就会有问题

解决方案:还是互斥锁

from threading import Thread,Lock
import time


n = 100

def task(mutex):
    global  n
    上锁
    mutex.acquire()
    tmp = n
    time.sleep(0.1)
    n = tmp - 1
    释放锁
    mutex.release()

t_list = []
mutex = Lock()
for i in range(100):
    t = Thread(target=task,args=(mutex,))
    t.start()
    t_list.append(t)
for t in t_list:
    t.join()
print(n)

思考

from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import time
def foo():
    print(123)
    time.sleep(1)
    print("end123")

def bar():
    print(456)
    time.sleep(3)
    print("end456")

if __name__ == '__main__':
    t1=Thread(target=foo)
    t2=Thread(target=bar)
    t1.daemon=True
    t1.start()
    t2.start()
    print("main-------")