python并发编程之进程1(守护进程,进程锁,进程队列)

进程的其他方法

P = Process(target=f,)

P.Pid 查看进程号查看进程的名字p.name

P.is_alive() 返回一个true或者False

P.terminate() 给操作系统发送一个结束进程的信号

验证进程之间是空间隔离的

from multiprocessing import Processnum = 100def f1():global numnum = 3print(num)  # 结果 3if __name__ == '__main__':p = Process(target=f1,)p.start()p.join()print(num)  # 结果 100

守护进程

主进程的代码运行完毕设置为守护进程的子进程会随之结束

P.daemon = True

import time
from multiprocessing import Processdef f1():time.sleep(3)print('xxxx')def f2():time.sleep(5)print('普通子进程的代码')if __name__ == '__main__':p = Process(target=f1,)p.daemon = True  p.start()p2 = Process(target=f2,)p2.start()print('主进程结束')  #  守护进程会跟跟着父进程的代码运行结束,就结束

进程锁

数据共享 manager

多进程操作共享数据(文件内容)的时候,会造成数据不安全的问题

保证数据安全,但是牺牲了效率,加锁的这段代码大家变成了(同步)串行执行的状态,又叫同步锁\互斥锁

两种锁的方式

l = Lock()

1).with l:

　　锁中内容

2).

l.acquire()

锁中内容

l.release()

import time
from multiprocessing import Process,Manager,Lockdef f1(m_d,l2):with l2:# l2.acquire()tmp = m_d['num']tmp -= 1time.sleep(0.1)m_d['num'] = tmp# l2.release()if __name__ == '__main__':m = Manager()l2 = Lock()m_d = m.dict({'num':100})p_list = []for i in range(10):p = Process(target=f1,args=(m_d,l2))p.start()p_list.append(p)[pp.join() for pp in p_list]print(m_d['num'])

队列

Queue()

Q = Queue(10)

Q.put() 放数据

Q.get() 取数据

Q.qsize() 返回的是当前队列中内容的长度

Q.put_nowait() 不等待,但是报错

Q.get_nowait() 不等待,也是报错

Q.full() q.empty()

用队列实现消费者生产者模型 : 缓冲用,解耦用的,

import time
from multiprocessing import Process,Queue,JoinableQueue#生产者
def producer(q):for i in range(10):time.sleep(0.2)s = '大包子%s号'%iprint(s+'新鲜出炉')q.put(s)q.join() #就等着task_done()信号的数量,和我put进去的数量相同时,才继续执行print('所有的任务都被处理了')
#消费者
def consumer(q):while 1:time.sleep(0.5)baozi = q.get()print(baozi+'被吃了')q.task_done()  #给队列发送一个取出的这个任务已经处理完毕的信号if __name__ == '__main__':# q = Queue(30)q = JoinableQueue(30) #同样是一个长度为30的队列
pro_p = Process(target=producer,args=(q,))con_p = Process(target=consumer,args=(q,))pro_p.start()con_p.daemon = Truecon_p.start()pro_p.join()print('主进程结束')

转载于:https://www.cnblogs.com/fu-1111/p/10252253.html

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