第34篇 通过类的方法开启子进程，以及传参，join阻塞，daemon守护进程，同步Lock，Samphore信号量，event事件

Posted 2021-01-07 cavalier-chen

内容大纲：
    Process开启子进程
        #另外一种开启子进程的方式
        #join控制子进程
        #守护进程
    同步控制
        #锁 Lock
        #信号量 Samphore
        #事件 Event

#join控制子进程
#p.join() 阻塞p进程，p进程执行结束，才结束阻塞。
import time
import random
from multiprocessing import  Process
def func(index):
    time.sleep(random.random())
    print(‘第%s个邮件已经发送完毕‘%index)

if __name__ == ‘__main__‘:
    for i in range(10):
        Process(target=func,args=(i,)).start()
    print(‘10个邮件已经发送完毕‘)

10个邮件已经发送完毕
第2个邮件已经发送完毕
第5个邮件已经发送完毕
第8个邮件已经发送完毕
第6个邮件已经发送完毕
第1个邮件已经发送完毕
第7个邮件已经发送完毕
第0个邮件已经发送完毕
第9个邮件已经发送完毕
第3个邮件已经发送完毕
第4个邮件已经发送完毕

#发送10 个邮件编程了同步事件 就是一个执行了在执行另一个
import time
import random
from multiprocessing import  Process
def func(index):
    time.sleep(random.random())
    print(‘第%s个邮件已经发送完毕‘%index)

if __name__ == ‘__main__‘:
    p_list = []
    for i in range(10):
        p  = Process(target=func,args=(i,))
        p_list.append(p)
    for p in p_list:
        p.start()
        p.join()
        #开启一个进程，进程结束之后再开启下一个进程，
    print(‘10个邮件已经发送完毕‘)
第0个邮件已经发送完毕
第1个邮件已经发送完毕
第2个邮件已经发送完毕
第3个邮件已经发送完毕
第4个邮件已经发送完毕
第5个邮件已经发送完毕
第6个邮件已经发送完毕
第7个邮件已经发送完毕
第8个邮件已经发送完毕
第9个邮件已经发送完毕
10个邮件已经发送完毕

#怎样才能够实现，10个邮件并发进行，等到是个邮件都完成发送，再汇报10个有家你已经发送完毕？？？

import time
import random
from multiprocessing import  Process
def func(index):
    time.sleep(random.random())
    print(‘第%s个邮件已经发送完毕‘%index)

if __name__ == ‘__main__‘:
    p_list = []
    for i in range(10):
        p  = Process(target=func,args=(i,))
        p.start()
        p_list.append(p)
        #告诉操作系统开启10 个进程
        #把10个进程放进一个列表
    for p in p_list:
        p.join()
#p_list里面的进程当做一个整体，这个证题里面的都执行完了，再进行主进程
#但是p_list中的是个进程是并发的

    print(‘10个邮件已经发送完毕‘)

第2个邮件已经发送完毕
第4个邮件已经发送完毕
第3个邮件已经发送完毕
第1个邮件已经发送完毕
第9个邮件已经发送完毕
第0个邮件已经发送完毕
第6个邮件已经发送完毕
第5个邮件已经发送完毕
第7个邮件已经发送完毕
第8个邮件已经发送完毕
10个邮件已经发送完毕

#调用类方法，开启进程
from multiprocessing import  Process
import os
class MyProcess(Process):#继承Process类
    def run(self):
        print(‘子进程：‘,os.getpid(),os.getppid())
if __name__ == ‘__main__‘:
    p = MyProcess()#实例化对象
    p.start()#启动进程

子进程： 10208 8564

#调用类方法，开启进程的方法，怎么给进程传递参数？？？
from multiprocessing import  Process
import os
class MyProcess(Process):
    def __init__(self,args):
        super().__init__()#调用父类的初始化方法
        self.args = args#传入参数

    def run(self):
        print(‘子进程：‘,os.getpid(),os.getppid(),self.args)
if __name__ == ‘__main__‘:
    p = MyProcess(‘参数‘)
    p.start()  #开启一个进程的时候调用的是这个类的run方法
    print(‘主进程：‘,os.getpid(),os.getppid())
主进程： 6804 7136
子进程： 9668 6804 参数


#守护进程deamon
#某个进程设置成守护进程 已经要在他开始之前
import os,time
from multiprocessing import  Process
def func():
    print(‘子进程start‘)
    time.sleep(3)
    print(‘子进程 end‘)
if __name__ == ‘__main__‘:
    p = Process(target=func)
    p.daemon = True#主进程结束不会等待子进程，
    p.start()
    time.sleep(2)
    print(‘主进程‘)

子进程start
主进程

#为什么会出现子进程没有执行结束，主进程就结束完毕
    #正常情况下，主进程会等待子进程的结束，才会结束，最后给子进程回收资源
    #守护进程会随着主进程的结束 而提前结束

#守护进程的举例
#如果主程序的代码已经执行完毕，但是子进程代码还没有执行完，守护进程都不会继续执行
import  time,os,random
from multiprocessing import Process
def func1():
    count = 1
    while True:
        time.sleep(0.5)
        print(count*‘*‘)
        count += 1

def func2():
    print(‘func2 start‘)
    time.sleep(5)
    print(‘func2 end‘)

if __name__ == ‘__main__‘:
    p1 = Process(target=func1)
    p1.daemon = True
    p1.start()

    p2 = Process(target=func2)
    p2.start()
    time.sleep(3)
    print(‘主进程‘)

func2 start
*
**
主进程
func2 end

#守护进程的应用：程序的报活
    每隔5分钟向主机汇报自己的运行状况

#锁的应用
#买车票
import json,time
from multiprocessing import Process
def search(person):
    with open(‘ticket.txt‘) as f :
        dic = json.load(f)
    time.sleep(0.2)
    print(‘%s查询余票：%s‘%(person,dic[‘count‘]))
def get_ticket(person):
    with open(‘ticket.txt‘) as f :
        dic  =json.load(f)
    time.sleep(0.2)
    if dic[‘count‘] >0 :
        print(‘%s   买到票了‘%person)
        dic[‘count‘] -= 1
        time.sleep(0.2)
        with open(‘ticket.txt‘,‘w‘) as f :
            json.dump(dic,f)
    else:
        print(‘%s没有买到票‘%person)
if __name__ == ‘__main__‘:
    for i in range(10):
        p = Process(target=get_ticket,args=(‘person :%s‘%i,))
        p.start()

ticket.txt文本里面的内容：{"count": 3}

person :9   买到票了
person :2   买到票了
person :5   买到票了
person :7   买到票了
person :4   买到票了
person :6   买到票了
person :1   买到票了
person :8   买到票了
person :0   买到票了
person :3   买到票了

ticket.txt文本里面的内容最后修改为：
{"count": 1}
#为什么明明只有3张票 结果却显示都买到票了？？？

#异步的情况下，多个进程可能同时修改同一份资源
#为了保证数据的安全，需要引入锁的概念
#给这个修改的过程加锁

#加锁的效果
    降低了程序的执行效率 让原来是同时执行的代码变成了顺序执行，异步变成同步
    但是保证了数据的安全

#买票的例子
#文件信息：
    ticket.txt:{"count": 3}
import json,time
from multiprocessing import Process,Lock
def search(person):
    with open(‘ticket.txt‘) as f :
        dic = json.load(f)
    time.sleep(0.2)
    print(‘%s查询余票：%s‘%(person,dic[‘count‘]))
def get_ticket(person):
    with open(‘ticket.txt‘) as f :
        dic  =json.load(f)
    time.sleep(0.2)
    if dic[‘count‘] >0 :
        print(‘%s买到票了‘%person)
        dic[‘count‘] -= 1
        time.sleep(0.2)
        with open(‘ticket.txt‘,‘w‘) as f :
            json.dump(dic,f)
    else:
        print(‘%s没有买到票‘%person)

def ticket(person,lock):
    search(person)
    lock.acquire()
    get_ticket(person)#给买票的过程上锁
    lock.release()
if __name__ == ‘__main__‘:
    lock = Lock()
    for i in range(10):
        p = Process(target=ticket,args=(‘person :%s‘%i,lock))#这里有个坑逗号不能少
        p.start()
#文件修改为：
    ticket.txt:{"count": 0}
person :9查询余票：3
person :4查询余票：3
person :9买到票了
person :7查询余票：3
person :0查询余票：3
person :2查询余票：3
person :4买到票了
person :6查询余票：2
person :3查询余票：2
person :5查询余票：2
person :1查询余票：2
person :8查询余票：2
person :7买到票了
person :0没有买到票
person :2没有买到票
person :6没有买到票
person :3没有买到票
person :5没有买到票
person :1没有买到票
person :8没有买到票

#并发执行的例子

import time
from  multiprocessing import Process
def func(num):
    time.sleep(1)
    print(‘并发执行‘,num)

if __name__ == ‘__main__‘:
    for i in range(10):
        p = Process(target= func,args=(i,))
        p.start()
并发执行 4
并发执行 0
并发执行 5
并发执行 1
并发执行 2
并发执行 3
并发执行 7
并发执行 6
并发执行 9
并发执行 8

#锁的例子
#谁先拿到锁 谁就先进入 同步的程序
import time
from  multiprocessing import Process,Lock
def func(num,lock):
    time.sleep(1)
    print(‘异步执行‘,num)

    lock.acquire()
    time.sleep(0.5)
    print(‘ 同步执行‘,num)
    lock.release()

if __name__ == ‘__main__‘:
    lock = Lock()
    for i in range(10):
        p = Process(target= func,args=(i,lock))
        p.start()
异步执行 0
异步执行 5
异步执行 7
异步执行 3
 同步执行 0
异步执行 8
异步执行 4
异步执行 1
异步执行 6
异步执行 2
异步执行 9
 同步执行 5
 同步执行 7
 同步执行 3
 同步执行 8
 同步执行 4
 同步执行 1
 同步执行 6
 同步执行 2
 同步执行 9
#插入图片#############


#以上的的锁的概念 都是互斥锁的概念

from multiprocessing import  Process,Lock
lock = Lock()

lock.acquire()
print(‘456‘)#lock没有归还程序阻塞


lock.acquire()
print(‘123‘)
lock.release()

--->456

#信号量
能够同时提供服务的最大数量
#插入图片#######################
#没有归还钥匙的情况
import time,random
from multiprocessing import Process,Semaphore
def ktv(person,sem):
    sem.acquire()
    print(‘%s走进ktv‘%person)
    time.sleep(random.randint(1,3))
    print(‘     %s走出ktv‘%person)
    #没有归还钥匙，四个钥匙被取走之后，程序被阻塞
if __name__ == ‘__main__‘:
    sem = Semaphore(4)#信号量设置成4
    for i in range(10):
        p = Process(target=ktv,args=(‘person:%s‘%i,sem))
        p.start()

person:0走进ktv
person:3走进ktv
person:9走进ktv
person:2走进ktv
     person:9走出ktv
     person:0走出ktv
     person:2走出ktv
     person:3走出ktv

#归还钥匙
import time,random
from multiprocessing import Process,Semaphore
def ktv(person,sem):
    sem.acquire()
    print(‘%s走进ktv‘%person)
    time.sleep(random.randint(1,3))
    print(‘     %s走出ktv‘%person)
    sem.release()
if __name__ == ‘__main__‘:
    sem = Semaphore(4)#信号量设置成4
    for i in range(10):
        p = Process(target=ktv,args=(‘person:%s‘%i,sem))
        p.start()
person:1走进ktv
person:5走进ktv
person:3走进ktv
person:8走进ktv
     person:1走出ktv
person:0走进ktv
     person:3走出ktv
person:6走进ktv
     person:8走出ktv
person:4走进ktv
     person:5走出ktv
person:7走进ktv
     person:6走出ktv
person:2走进ktv
     person:0走出ktv
person:9走进ktv
     person:7走出ktv
     person:2走出ktv
     person:4走出ktv
     person:9走出ktv
控制信号量的机制：
    计数器+锁

#什么是事件？？
    让事件暂停，叫做阻塞事件：
        调用wait()方法
        wait()是否能够阻塞，需要进一步看事件event内部的属性
    控制event的属性：
        set()将属性的值改成True
        clear()将属性的值改成False
        is_set() 判断当前的属性是否是True

#交通信号灯
import time,random
from multiprocessing import Process,Event

def traffic_light(e):

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

def car(e,i):
    if not e.is_set():
        print(‘car:%s在等待‘%i)
        e.wait()
    print(‘car:%s通过了‘%i)

if __name__ == ‘__main__‘:
    e = Event()
    p = Process(target=traffic_light,args=(e,))
    p.daemon = True #设置成守护进程
    p.start()
    p_list = []
    for i in range(20):
        time.sleep((random.randrange(0,3,2)))
        p = Process(target=car,args=(e,i))
        p.start()
        p_list.append(p)
    for i in p_list:i.join()
car:0在等待
car:1在等待
car:2在等待
绿灯亮了
car:0通过了
car:1通过了
car:2通过了
car:3通过了
红灯亮了
car:4在等待
绿灯亮了
car:4通过了
car:5通过了
红灯亮了
car:6在等待
绿灯亮了
car:6通过了
car:7通过了
红灯亮了
car:8在等待
绿灯亮了
car:8通过了
car:9通过了
红灯亮了
绿灯亮了
car:10通过了
car:11通过了
car:12通过了
car:14通过了
car:13通过了
红灯亮了
car:16在等待
car:15在等待
绿灯亮了
car:15通过了
car:16通过了
car:18通过了
car:17通过了
红灯亮了
car:19在等待
绿灯亮了
car:19通过了