Day9 进程同步锁 进程队列 进程池 生产消费模型

Posted

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Day9 进程同步锁 进程队列 进程池 生产消费模型相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

进程同步锁:

当运行程序的时候,有可能你的程序同时开多个进程,开进程的时候会将多个执行结果打印出来,这样的话打印的信息都是错乱的,怎么保证打印信息是有序的呢?

其实也就是相当于让进程独享资源。

 1 from multiprocessing import Process,Lock    #引用函数
 2 import time
 3 def work(name,mutex):    
 4     mutex.acquire()    #在这里加入锁
 5     print(task <%s> is runing %name)
 6     time.sleep(2)
 7     print(task <%s> is done % name)
 8     mutex.release()    #加完锁以后必须需要解锁
 9 
10 if __name__ == __main__:
11     mutex=Lock()
12     p1=Process(target=work,args=(egon,mutex))
13     p2=Process(target=work,args=(alex,mutex))
14     p1.start()
15     p2.start()
16     print()

 

比如说模拟抢票的功能:

要先写一个文本   ("count":1)   就记个数就行

 1 import json
 2 import os
 3 import time
 4 from multiprocessing import Process,Lock
 5 def search():
 6     dic=json.load(open(db.txt))
 7     print(\033[32m[%s] 看到剩余票数<%s>\033[0m %(os.getpid(),dic[count]))
 8 def get_ticket():
 9     dic = json.load(open(db.txt))
10     time.sleep(0.5) #模拟读数据库的网络延迟
11     if dic[count] > 0:
12         dic[count]-=1
13         time.sleep(0.5)  # 模拟写数据库的网络延迟
14         json.dump(dic,open(db.txt,w))
15         print(\033[31m%s 购票成功\033[0m %os.getpid())
16 def task(mutex):
17     search()
18     mutex.acquire()
19     get_ticket()
20     mutex.release()
21 if __name__ == __main__:
22     mutex=Lock()
23     for i in range(10):
24         p=Process(target=task,args=(mutex,))
25         p.start()

 


进程队列:

共享内存的方式:

 1 from multiprocessing import Process,Manager,Lock     #Manager共享内存函数
 2 
 3 def task(dic,mutex):
 4     with mutex:
 5         dic[count]-=1
 6 
 7 if __name__ == __main__:
 8     mutex=Lock()
 9     m=Manager()
10     dic=m.dict({count:100})
11     p_l=[]
12     for i in range(100):
13         p=Process(target=task,args=(dic,mutex))
14         p_l.append(p)
15         p.start()
16 
17     for p in p_l:
18         p.join()
19     print(dic)


队列:

进程彼此之间隔离,要实现进程间通信

 1 from multiprocessing import Queue    #引用函数
 2 q=Queue(3)      #意味着你队列长队最大为三
 3
 4 q.put(first)
 5 q.put(second)
 6 q.put(third)
 7 # q.put(‘fourth‘)    #满了的话会一直卡住
 8 
 9 print(q.get())
10 print(q.get())
11 print(q.get())
12 print(q.get())
13 
14 #了解
15 # q=Queue(3)
16 # 
17 # q.put(‘first‘,block=False)
18 # q.put(‘second‘,block=False)
19 # q.put(‘third‘,block=False)    #这样的话队列满了就会抛出异常,不会卡在这里
20 # # q.put_nowait(‘fourth‘) 
21 #q.put(‘fourth‘,block=False)
22 # q.put(‘fourth‘,timeout=3) #指定抛出时间,如果3秒后队列还是满的抛出异常

 


生产者消费者模型:

 

以上是关于Day9 进程同步锁 进程队列 进程池 生产消费模型的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python全栈开发-Day9-异步IO数据库队列缓存

Python之路,Day9, 进程线程协程篇

Python-Cpython解释器支持的进程与线程-Day9

Python之路第一课Day9--随堂笔记之二(进程线程协程篇)

day9---多线程,线程锁,队列

day9---多线程,线程锁,队列