day 29 守护进程/互斥锁/IPC通信机制/生产者消费者模型

1守护进程

　　基于并发是执行两个任务，主任务结束了，守护进程的副进程也是结束了。

　　obj.daemon=True 就是把obj变成守护进程。副进程了。

　　使用情况：开子进程是需要并发任务，使用守护，守护周期。是在主进程全都干完了，子进程没有必要存在了。

def task(name):
    print('%s is running' % name)
    time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':
    obj = Process(target=task, args=('egon',))
    obj.daemon=True
    obj.start()  # 发送信号给操作系统
    print('主')

2 互斥锁

　　多个进程，抢占一个共享资源，不出现错乱的情况一定要排队。

　　导入一个类lock（）

　　mutex=lock()

　　lock.acqiure() 开始上锁，不能连续lock.acqiure()

　　lock.release() 释放锁。互斥锁：

强调：必须是lock.acquire()一次，然后 lock.release()释放一次，才能继续lock.acquire()，不能连续的lock.acquire()

　　

　　互斥锁与join的区别

　　一二者的原理都是一样，都是将并发变成串行，从而保证有序

　　区别 join是按照认为指定的顺序执行。而互斥锁是所有的进程平等地竞争。谁先抢到谁执行

　　区别二都是 互斥锁是可以添加任意的代码里面。可以让一部分代码串行，（修改共享数据的代码）json只能将代码整体串行

 

def task1(lock):
    lock.acquire() #
    print('task1:名字是egon')
    time.sleep(random.randint(1,3))
    print('task1:性别是male')
    time.sleep(random.randint(1,3))
    print('task1:年龄是18')
    lock.release()

def task2(lock):
    lock.acquire()
    print('task2:名字是alex')
    time.sleep(random.randint(1,3))
    print('task2:性别是male')
    time.sleep(random.randint(1,3))
    print('task2:年龄是78')
    lock.release()


def task3(lock):
    lock.acquire()
    print('task3:名字是lxx')
    time.sleep(random.randint(1,3))
    print('task3:性别是female')
    time.sleep(random.randint(1,3))
    print('task3:年龄是30')
    lock.release()


if __name__ == '__main__':
    p1=Process(target=task1,args=(mutex,))
    p2=Process(target=task2,args=(mutex,))
    p3=Process(target=task3,args=(mutex,))

    # p1.start()
    # p1.join()
    # p2.start()
    # p2.join()
    # p3.start()
    # p3.join()

    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()

iPC通信机制 Queue

　　进程之间通信必须找到一种介质，该介质必须满足

　　是所有进程共享的

　　必须是内存空间

　　附加，帮我们自己处理好锁的问题

队列和管道的区别

管道没有锁

队列是有锁

管道两头都是可以取存。

队列是一头存一头取。推荐队列

队列用来存成进程之间的沟通的消息，数据量不应该过大

maxisize的值超过内存限制就变得毫无意义

# 队列：
#1、共享的空间
#2、是内存空间
#3、自动帮我们处理好锁定问题

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 p in l:
        p.join()
    print(dic)

生产者消费者模型，解决代码的思路，不受限与某个进程

该模型中包含两类重要的角色

1生产者：将负责造数据的生产者

2 消费者：接受生产者造出的数据。来做进一步的处理。该类人物被比喻成消费者

实现生产者消费者模型

1 生产者

2消费者

3队列

什么时候用该模型，

程序中出现明显的两类任务，一类任务是负责生产，另外一类任务是负责处理生产的数的。

用该模型的好处是，

好处之一是实现生产者与消费者解耦和，

平衡了生产力与消费力。就是即生产者可以一直不停地生产，消费者可以不停地处理，因为二者不再是直接沟通，而是通过队列沟通。

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 %s33[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[45m生产者者===》%s 生产了 %s33[0m' %(name,res))


if __name__ == '__main__':
    #1、共享的盆
    q=Queue()

    #2、生产者们
    p1=Process(target=producer,args=('egon',q,'包子'))
    p2=Process(target=producer,args=('刘清政',q,'泔水'))
    p3=Process(target=producer,args=('杨军',q,'米饭'))

    #3、消费者们
    c1=Process(target=consumer,args=('alex',q))
    c2=Process(target=consumer,args=('梁书东',q))


    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    c1.start()
    c2.start()