二十八、信号量，事件，队列，生产消费者模型

一、信号量

信号量：一套资源 同一时间 只能被n个人访问
      某一段代码 同一时间 只能被n个进程执行，控制访问人数

 Semaphore用上锁的原理实现的，内置了一个计数器，在同一时间 只能有指定数量的进程执行被控制住代码

import random
from multiprocessing import Process
import time
from multiprocessing import Semaphore

def ktv(i, sem):
    sem.acquire()
    print("%s走进ktv" % i)
    time.sleep(random.randint(2, 3))
    print("%s走出ktv" % i)
    sem.release()

if __name__ == '__main__':
    sem = Semaphore(4)
    for i in range(20):
        p = Process(target=ktv, args=(i, sem))
        p.start()

二、事件

# 通过一个信号 来控制 多个进程 同时执行或阻塞
# 事件 wait() 是依据事件的状态来决定自己是否在wait处阻塞
    #False 阻塞 true不阻塞

# 一个信号可以使所有的进程都进入阻塞状态
# 也可以控制所有的进程解除阻塞
# 一个事件被创建之后，默认是阻塞状态
e = Event()  # 创建了一个事件
print(e.is_set())  # False 查看一个事件的状态
# e.set()  # 将这个事件的状态改为True
# print(e.is_set())  # True
# e.wait()  # 是依据e.is_set()的值来决定是否阻塞
# print(12345)
# e.clear()  # 将这个事件的状态改为False
# print(e.is_set())  # False
# e.wait()
# print(78910)

三、红绿灯事件

需求：模拟红绿灯

from multiprocessing import Process, Event
import time, random


def car(e, i):
    if not e.is_set():
        print("33[33m%s车辆在等待" % i)
        e.wait()  # 阻塞 直到得到一个 事件True的信号
    print("car%s车辆通过" % i)


def light(e):
    while True:
        if e.is_set():
            e.clear()  # false
            print("33[31m红灯亮了33[0m")
        else:
            # e.set()  # True
            print("33[32m绿灯亮了33[0m")
            e.set()
        time.sleep(2)


if __name__ == '__main__':
    e = Event()
    traffic = Process(target=light, args=(e,))
    traffic.start()
    for i in range(20):
        cars = Process(target=car, args=(e, i))
        cars.start()
        # time.sleep(random.random())
        time.sleep(1)

# 步骤：1.先执行红绿灯 2.红绿灯在等待2秒过程中，拿到事件
***注意：要对应下面关系，看红灯还是绿灯

四、队列

IPC进程间通信

from multiprocessing import Queue
import time

q = Queue(5)
q.put(1)
q.put(2)
q.put(3)
q.put(4)
q.put(5)
# q.put(5)  # 第六个就开始阻塞
print(q.full())  # True表示队列是否满了 满True /False  ，不完全准确，多进程容易被同时访问
print(q.get())  # 1
print(q.get())  # 2
print(q.get())  # 3
print(q.get())  # 4
print(q.get())  # 5
print(q.empty())  # 判断是否已经取空了 空True/False
# print(q.get())  # 阻塞了
while True:
    try:
        q.get_nowait()
    except:
        print("队列空啦")  # 用于判断是否空啦，不会报错
        time.sleep(0.5)
# for i in range(6):
#     q.put(i)"""
import time
from multiprocessing import Queue, Process


def produce(q):
    q.put("hello")


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


if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p = Process(target=produce, args=(q,))
    p.start()
    # print(q.get())
    c = Process(target=consume, args=(q,))
    c.start()

# 两个子进程之间或者主程序通信，可以通过队列进行通讯

五、消费生产者模型

# 队列
# 生产者消费者模型

# 生产者 进程
# 消费者 进程

# 买包子案例
from multiprocessing import Process, JoinableQueue
import time, random


# 生产者
def producer(name, food, q):
    for i in range(10):
        time.sleep(random.randint(1, 2))
        f = "33[31m%s生产了%s%s个33[0m" % (name, food, i)
        print(f)
        q.put(f)
    # q.join()  # 阻塞 直到一个队列中的数据 全部被执行完毕 然后就结束进程


# 消费者
def consumer(q, name):
    while True:
        food = q.get()
        # if food is None:
        #     print("%s拿到了一个空" % name)
        #     break
        print("33[32m%s吃了了%s33[0m" % (name, food))
        time.sleep(random.randint(1, 2))
        q.task_done()  # count-1 发送数据处理成功（取值成功）


if __name__ == '__main__':
    q = JoinableQueue(20)
    p1 = Process(target=producer, args=("吴凯", "包子", q))
    p1.start()
    p2 = Process(target=producer, args=("坦克", "泔水", q))
    p2.start()
    c1 = Process(target=consumer, args=(q, "猪狗"))
    c2 = Process(target=consumer, args=(q, "逗比"))
    c1.daemon = True
    c2.daemon = True  # 把消费者编程守护进程 子进程随着主进程的结束而结束
    c1.start()
    c2.start()
    p1.join()
    p2.join()  # 感知子进程序结束
    q.join()  # 直到“队列”中的数据 全部被执行完毕 然后就结束进程
    # q.put(None)
    # q.put(None)
"""
在消费者这一端：
    每次获取一个数据
    处理一个数据
    发送一个记号：标志一个数据被处理成功

在生产者这一端：
    每一次生产一个数据
    且每一次生产的数据都被放在队列中
    在队列中刻上一个记号
    当生产者全部生产完毕之后
    join信号：已经停止生产数据（阻塞）,且要等待之前刻上的记号都被消费者消费完
    当数据都被处理完时，join结束
"""

# 生产者一直在等待消费者把所有数据处理完毕然后结束 （消费者每次处理数据都会发送一个处理成功的记号）