并发编程之 进程

Posted 2021-12-10 wangtenghui

一、前提介绍

1.1 操作系统发展史

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1.2 多道技术

空间上的复用:多个程序共用一套设备，是多道技术实现时间上的复用的基础
    
时间上的复用:单个CPU的电脑上，起多个应用程序，CPU通过快速切换，给人的感觉是同时运行的

CPU切换的情况：
    1.一个任务占用时间过长或被操作系统强行剥夺走CPU的执行权限（比起串行效率反而降低）
    2.一个任务执行过程中遇到io操作，也会被操作系统强行剥夺走CPU的执行权限（比起串行效率提高）

并发：看上去像是同时进行的，但是实际上是CPU快速切换实现的
并行：同时运行

二、进程

2.1 进程介绍

程序：一堆代码
进程：正在运行的程序
进程是一个实体，每一个进程都有它自己独立的内存空间

2.2 进程调度

1.先来先服务（FCFS）：对短作业不利
2.短作业优先服务（SJ/PF）：对长作业不利
3.时间片轮转
4.多级反馈队列

2.3 进程状态转换

2.4 同步与异步，阻塞与非阻塞

同步和异步：针对任务的提交方式
    同步：提交任务之后原地等待任务的返回结果，期间不做任何事！
    异步：提交任务之后，不等待任务的返回结果，直接向下运行代码！

阻塞和非阻塞：针对程序运行的状态
    阻塞：遇到io操作 --> 阻塞态
    非阻塞：就绪或者运行态 --> 就绪态、运行态

2.5 创建进程的两种方式

# -----------调用函数-----------------------
from multiprocessing import Process
import time

def task(name):  # 这个是要创建的进程
    print(‘%s is running‘ % name)
    time.sleep(3)
    print(‘%s is over‘ % name)

# 注意：在windows系统中，创建进程会将代码以模块的方式从头到尾加载一遍
# 一定要写在if __name__ == ‘__main__‘: 代码块里面
# 强调：函数名一旦加括号，执行优先级最高，立刻执行

if __name__ == ‘__main__‘:
    p1 = Process(target=task, args=(‘zhangsan‘, ))  # 实例化了一个Process对象
    p1.start()
    print("this is main processing!")
 
    
# -------------实例化对象-------------------------
from multiprocessing import Process
import time

class MyProcess(Process):
    def __init__(self, name):
        super().__init__()
        self.name = name

    # 必须写run方法（规定好的）
    def run(self):
        print(‘%s is running‘ % self.name)
        time.sleep(2)
        print(‘%s is end‘ % self.name)

if __name__ == ‘__main__‘:
    obj = MyProcess(‘egon‘)
    obj.start()
    print("this is main processing")

2.6 join方法

from multiprocessing import Process
import time

def task(name,n):
    print(‘%s is running‘ % name)
    time.sleep(2)
    print(‘%s is over‘ % name)

if __name__ == ‘__main__‘:
    start_time = time.time()
    p_list = []
    for i in range(3):
        p = Process(target=task, args=(‘子进程%s‘ % i, i))
        p.start()
        p_list.append(p)
    for i in p_list:
        i.join()
    print(‘this is main processing ‘, time.time()-start_time)

# join的作用仅仅只是让主进程等待子进程的结束，不会影响子进程的运行
# 下方为程序的运行结果，（结果不是固定的，但是每三行的顺序是固定的，肯定是先running再over）

"""
打印结果：
子进程2 is running
子进程0 is running
子进程1 is running
子进程2 is over
子进程0 is over
子进程1 is over
this is main processing  3.1227028369903564
"""

2.7 进程间的数据隔离与通信

# --------------进程间的数据隔离---------------------------
# 要验证进程间的内存隔离，只需要在父进程中调用子进程
# 看子进程是否改变父进程的变量就行了
from multiprocessing import Process

x = 100
def task():
    global x
    x = 1

if __name__ == ‘__main__‘:
    p = Process(target=task)
    p.start()
    p.join()
    print(‘this is main processing‘, x)

# 打印结果：this is main processing 100

# --------进程间的通信-------------------------------------
from multiprocessing import Queue, Process

# 基于队列实现进程间的通信
def producer(q):
    q.put(‘this is producer!‘)

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

if __name__ == ‘__main__‘:
    q = Queue()  # 实例化队列对象
    p1 = Process(target=producer, args=(q,))
    c1 = Process(target=consumer, args=(q,))

    p1.start()
    c1.start()

2.8 进程对象的其他相关方法

from multiprocessing import Process, current_process
import time
import os

def task():
    print(‘%s is running‘ % os.getpid())  # 获取这个进程的id
    time.sleep(3)
    print(‘%s is over‘ % os.getppid())  # 获取父进程的进程id

if __name__ == ‘__main__‘:
    p1 = Process(target=task)
    p1.start()  # 运行子进程
    p1.terminate()  # 杀死子进程
    print(p1.is_alive())  # 判断进程是否存活
    print(‘this is main processing‘)

"""
程序运行结果：
为什么在杀死子进程之后，任然显示子进程存活？
是因为，将杀死子进程的命令发送给操作系统之后，在操作系统还没杀死进程之前，
已经执行了进程是否存活这个命令，此时，系统还没杀死进程，那么肯定返回True，
在此处，只需要在杀死进程的下一行，让程序睡（暂停）一会儿，哪怕0.1秒，
都是可以正常显示False

True
this is main processing
"""

2.9 僵尸进程与孤儿继承

僵尸进程：
    子进程结束之后，不会立即释放pid等资源信息。
主进程释放子进程资源的两种情况：
    主进程正常死亡
    join方法

任何进程都会步入僵尸进程，当主进程不停的创建子进程的时候，会有害

孤儿进程：主进程意外死亡，在Linux中有一个init帮助回收孤儿进程资源

2.10 守护进程

from multiprocessing import Process
import time

def task(name):
    print(‘%s 活着‘ % name)
    time.sleep(3)
    print("%s 正常死亡" % name)

if __name__ == ‘__main__‘:
    
    p = Process(target=task, args=(‘李四总管‘,))
    p.daemon = True  # 必须在p.start开启进程命令之前声明
    p.start()
    print(‘somebody is going to die!‘)

2.11 互斥锁

from multiprocessing import Process, Lock
import json
import time
import random

def search(i):
    with open(‘info‘, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
        data = json.load(f)
    print((‘用户查询余票数:%s‘ % data.get(‘ticket‘)))

def buy(i):
    # 买票之前还得先查有没有票
    with open(‘info‘, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
        data = json.load(f)
    time.sleep(random.randint(1, 3))  # 模拟网络延迟
    if data.get(‘ticket‘) > 0:
        data[‘ticket‘] -= 1  # 买票
        with open(‘info‘, ‘w‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
            json.dump(data, f)
        print(‘用户%s抢票成功‘ % i)
    else:
        print(‘用户%s查询余票为0‘ % i)

def run(i, mutex):
    search(i)
    mutex.acquire()  # 抢锁 一把锁不能同时被多个人使用，没有抢到的人，就一直等下去
    buy(i)
    mutex.release()  # 释放锁

if __name__ == ‘__main__‘:
    mutex = Lock()
    for i in range(10):
        p = Process(target=run, args=(i, mutex))
        p.start()