今日内容
一、守护进程
p.daemon = True 父进程结束时【a进程中创建了子进程b,b标记为】，子进程出跟着结结束 【定义守护进程一定要放在子进程p.start前】
使用场景：如QQ接收到一个视频文件，于是开启了一个子进程来下载，QQ退出了，下载就没必要继续了
并发安全问题：多个进程争抢资源时，导致数据不安全。如同用一个打印机，打印错乱；抢票系统，余票为1，被多人抢购。
二、互斥锁 将共享的资源锁住，待该进程释放后，其它进程才可以操作，保证了数据的安全有序【本质上是限制了其他进程的执行 】
使用：from umltiprocessing import Lock 等同： global my_lock
name = Lock（） #产生一个锁对象， if my_lock == False:
lock. acquire() #上锁 【子进程中调用】 my_lock = True
lock. release() # 释放角锁 被锁住的代码
my_lock = False
与 join 的区别：【join 也可以保证数据的安全】
join : 将导致子进程中所有代码全都串行;原本多个进程之间是公平竞争，join后就固定顺序了
LOCK锁: 可以锁定一部分【即公共资源加锁】代码，其他代码还是并发。
【 被锁的代码称之为粒度，粒度越大意味着锁住的代码越多，并发的就少了，效率就低，反之亦然
最主要的区别：join 固定了某进程先执行，且所有进程任务全部串行
锁维系了并发，让部分代码串行，可以随意锁定代码，自行调整粒度
两个注意点：1）想要保住数据安全，必须保证所有进程使用同一把锁
2）加锁解锁需一 一对应，避免锁死 ：a = Lock（） ａ＝Lock（）
a. acquire （） a.acquire（）
print( ' 抢到了！‘) print( ' 抢到了！‘ )
a. acquire（） a. release（）
例：模拟抢票：
from multiprocessing import Process, Lock
import time
import random
import json, os
mute = Lock()
def search(i, lock):
time.sleep(random.randint(0, 2))
with open('db.json', 'rt', encoding='utf-8') as f:
count_dic = json.load(f)
temp = count_dic['count']
print('%s查得余票%s' %(i,temp))
def get(i, lock):
time.sleep(random.randint(0, 3))
lock.acquire()
with open('db.json', 'rt', encoding='utf-8') as f:
count_dic = json.load(f)
temp = count_dic['count']
if temp > 0:
count_dic['count'] -= 1
#写入文件
with open('db.json', 'wt', encoding='utf-8') as f:
json.dump(count_dic,f)
print('%s抢票成功' % i)
print('%s 说余票为0' % i)
lock.release()
def task(i,lock):
search(i, lock)
get(i, lock)
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
obj = Process(target=task,args=(i,mute))
obj.start()
三、IPC (inter-Process Communication) 进程与进程间的通信 【进程们对共享数据的操作】
方式：
1）管道：只能单向通信，【数据都是二进制】
2）文件：在硬盘上创意共享文件
缺点：速度慢 优点：数据量几乎没有限制
3）socket: 编程复杂度较高
4）进程之间共享的，且在内存中：Ｍanager类
Ｍanager类 -- 申请开辟一个共享内存空间，创建出来的数据结构，具备进程间共享的特点【问题：数据错乱需自己加锁处理】
from multiprocessing import Process, Manager, Lock
import time
mutex = Lock()
def task(dic, lock):
lock.acquire()
temp = dic['num']
time.sleep(0.1)
dic['num'] = temp - 1
lock.release()
if __name__ == '__main__':
m = Manager()
dic = m.dict({'num': 10})
l = []
for i in range(10):
p = Process(target=task, args=(dic,mutex))
l.append(p)
p.start()
for i in l:
i.join()
print(dic)
5）multiprocessing 之 Queue 【队列】帮助我们处理了锁的问题 -- IPC机制核心内容：【共享的空间；是内存空间；自动处理锁问题】
队列是一种特殊的数据结构，先存储的先取 ---- 【队列用来存进程之间沟通的消息，数据量不应该过大，是实现IPC机制的一种方式】
对立面是堆栈，先存储的最后取出
【堆栈扩展：函数嵌套调用时，执行顺序是先进后出 --- 也称之为函数栈；调用函数时，函数入栈 函数结束，函数出栈】
队列用法：
from multiprocessing import Queue
obj = Queue(maxsize =-1) # 创建队列，默认没有数量限制，实际也不可能创建无数多个元素【受内存限制】
obj_q = Queue(3)
obj_q.put('' first'')
obj_q.put(｛’second': None｝)
obj_q.put([ ])
obj_q.put('' ooo") #如果容量已经满了，再调用put时将进入阻塞状态，必须列队中有数据被取出，腾出空位置，才会继续执行放入该数据
print(obj.get()) ＃first
obj.put(())
print(obj.get()) ＃｛’second': None
print(obj.get()) # [ ]
print(obj.get()) # ooo
q.get(block=True,timeout=2); block 表示是否阻塞 默认是阻塞的可以等，timeout等的时间，默认无限期等
当block设置为False时，若队列为空则抛出异常，timeout值也就无效
q.put(block=True,timeout=2); block 表示是否阻塞 默认是阻塞的，timeout等的时间，默认无限期等
当设置为False 并且队列满了时 抛出异常，timeout值无效
timeout 表示阻塞的超时时间 ,超过时间还是没有值或还是没位置则抛出异常 【仅在block为True有效】
四、生产者与消费者模型：一种解决问题的套路
处理某问题的方式：解除两类进程之间的对数据的相互依赖，即一类【数据生产者】与另一类【数据使用者】进程处理速度不平衡，一方快一方慢，导致一方需等待另一方
-- 该模型中的两类：数据创造者（进程）比喻为生产者、
接收生产者（进程）造出来的数据进一步处理，该类进程比喻为消费者
例如：爬虫，爬取数据， 分析数据
-- 实现生产者消费者模型三要素： 1. 生产者 2. 消费者 3. 队列
-- 该模型的益处／有点：
1.实现了生产者与消费者解藕合
2. 平衡了生产力与消费力，即生产者与消费者不直接对接，生产者将数据放入队列，消费者从队列中取
-- 该模式的应用场景：
如果程序中有明显的两类任务，一类任务是负责生产数据，另外一类是处理数据就可以考虑用该模型
案例1：
import time
import random
from multiprocessing import Process,Queue
def consumer(name, q):
while True:
res = q.get()
time.sleep(random.randint(1,3))
print(' 33[46m消费者 == > %s 吃了 %s 33[0m'%(name, res))
def producer(name, q, food):
for i in range(5):
time.sleep(random.randint(1, 2))
res = '%s%s'%(food, i)
q.put(res)
print(' 33[39m生产者===> %s生产了%s 33[0m' %(name, res))
if __name__ == '__main__':
obj_q = Queue()
#生产者
p1= Process(target=producer, args=('egon', obj_q,'玉米'))
p2= Process(target=producer, args=('jerry', obj_q,'包子'))
p3= Process(target=producer, args=('owen', obj_q,'米饭'))
#消费者
c1 = Process(target=consumer, args=('alex', obj_q,))
c2 = Process(target=consumer, args=('fanny', obj_q,))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
c1.start()
c2.start()
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案例2：
import time
import random
from multiprocessing import Process, Queue
def eat(q):
for i in range(10):
rose = q.get()
time.sleep(random.randint(1, 2))
print(' 33[46m%s吃完了 33[0m' % rose)
def make_rose(q):
for i in range(10):
time.sleep(random.randint(0, 3))
print(' 33[45m%s盘西红柿生产完成 33[0m' % i)
rose = '%s盘西红柿' % i
q.put(rose)
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
make_p = Process(target=make_rose, args=(q,))
eat_p = Process(target=eat, args=(q,))
make_p.start()
eat_p.start()