守护进程、互斥锁、进程间通信（IPC机制）

1、windows:tasklist |findstr  进程id号

2、mac,Linux:ps aux | grep  进程id号

3、进程对象：t = Process(target = task,)或者在进程内部：current_process()

4、t.pid或者current_process().pid  获取进程id号

5、os.getpid() 同上获取进程ID号

6、os.getppid() 获取父进程ID号，子进程中获取父进程ID，等于父进程的ID号

7、t.is_alive()或者current_process().is_alive()  查看进程是否存活

8、t.terminate()关闭进程，在主进程关闭

 

二、守护进程

主进程创建守护进程

　　其一：守护进程会在主进程代码执行结束后就终止

　　其二：守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children

注意：进程之间是互相独立的，主进程代码运行结束，守护进程随即终止

例：代码

​
from multiprocessing import Process,current_process
import time
import os
​
def task():
    print(os.getpid())
    print('子进程')
    time.sleep(200)
    print('子进程结束')
​
​
if __name__ == '__main__':
    t = Process(target=task, )
    # 守护进程：主进程一旦结束，子进程也结束
    # t.daemon=True  # 一定要加在启动之前
    t.start()
​
​
    time.sleep(1)
    print('主进程结束')
​

三、互斥锁

进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,

而共享带来的是竞争，竞争带来的结果就是错乱，如何控制，就是加锁处理

例：多个远程共享同一个打印终端

#并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱
from multiprocessing import Process
import os,time
def work():
    print('%s is running' %os.getpid())
    time.sleep(2)
    print('%s is done' %os.getpid())
​
if __name__ == '__main__':
    for i in range(3):
        p=Process(target=work)
        p.start()

#由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但避免了竞争
from multiprocessing import Process,Lock
import os,time
def work(lock):
    lock.acquire()
    print('%s is running' %os.getpid())
    time.sleep(2)
    print('%s is done' %os.getpid())
    lock.release()
if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    for i in range(3):
        p=Process(target=work,args=(lock,))
        p.start()

例：多个进程共享同一个文件  文件档数据库，模拟抢票

#文件db的内容为：{"count":1}
#注意一定要用双引号，不然json无法识别
from multiprocessing import Process,Lock
import time,json,random
def search():
    dic=json.load(open('db.txt'))
    print('33[43m剩余票数%s33[0m' %dic['count'])
​
def get():
    dic=json.load(open('db.txt'))
    time.sleep(0.1) #模拟读数据的网络延迟
    if dic['count'] >0:
        dic['count']-=1
        time.sleep(0.2) #模拟写数据的网络延迟
        json.dump(dic,open('db.txt','w'))
        print('33[43m购票成功33[0m')
​
def task(lock):
    search()
    get()
if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    for i in range(100): #模拟并发100个客户端抢票
        p=Process(target=task,args=(lock,))
        p.start()

文件db的内容为：{"count":1}
#注意一定要用双引号，不然json无法识别
from multiprocessing import Process,Lock
import time,json,random
def search():
    dic=json.load(open('db.txt'))
    print('33[43m剩余票数%s33[0m' %dic['count'])
​
def get():
    dic=json.load(open('db.txt'))
    time.sleep(0.1) #模拟读数据的网络延迟
    if dic['count'] >0:
        dic['count']-=1
        time.sleep(0.2) #模拟写数据的网络延迟
        json.dump(dic,open('db.txt','w'))
        print('33[43m购票成功33[0m')
​
def task(lock):
    search()
    lock.acquire()
    get()
    lock.release()
if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    for i in range(100): #模拟并发100个客户端抢票
        p=Process(target=task,args=(lock,))
        p.start()

#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。
1 队列和管道都是将数据存放于内存中
2 队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来，
我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性。

四、队列

进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信（IPC），multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道，这两种方式都是使用消息传递的

例：代码

​
​
from multiprocessing import Queue
​
# 实例化得到要给对象
​
q=Queue(5)  # 默认很大，可以放很多，写了个5，只能放5个
​
# 往管道中放值
q.put(1)
q.put('lqz')
q.put(18)
q.put(19)
# q.put(20)
# q.put(21)
# q.put_nowait(100)
​
# 从管道中取值
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get(timeout=100))  # 等0.1s还没有值，就结束
# print(q.get_nowait())        # 不等了，有就是有，没有就没有
​
print(q.empty())  # 看一下队列是不是空的
print(q.full())   # 看一下队列是不是满的
​
​
# 总结：
'''
q=Queue(队列大小)
# 放值
q.put(asdf)
q.put_nowait(asdf)  # 队列满了，放不进去就不放了，报错
​
# 取值
q.get()  # 从队列头部取出一个值
q.get_nowait() # 从队列头部取值，没有就抛错
​
​
# 队列是否为空，是否满
print(q.empty())  # 看一下队列是不是空的
print(q.full())   # 看一下队列是不是满的
'''
​

2、IPC机制（进程间通信）

# Inter-Process Communication，进程间通信
from multiprocessing import Process, current_process, Queue
import time
import os
​
​
def task1(q):
    print('我是task1进程，我的id号是：%s'%os.getpid())
    q.put('lqz is handsome')
​
​
def task2(q):
​
    # res=q.get()
    # print('我是task2进程，我的id号是：%s'%os.getpid(),res)
    print('我是task2进程，我的id号是：%s'%os.getpid())
​
​
if __name__ == '__main__':
    q = Queue(5)
​
    t1 = Process(target=task1, args=(q,))
    t1.start()
    t2 = Process(target=task2, args=(q,))
    t2.start()
​
    print(q.get())
​
​
​