IPC 进程间通讯,排队输出--day33

"""    IPC  进程间通讯    由于进程之间内存是相互独立的 所以需要对应积极而方案 能够使得进程之间可以相互传递数据

    1.使用共享文件,多个进程同时读写同一个文件        IO速度慢,传输数据大小不受限制

    2.管道 是基于内存的,速度快,但是是单向的 用起来麻烦(了解)

    3.申请共享内存空间,多个进程可以共享这个内存区域(重点)        速度快但是 数据量不能太大"""

from multiprocessing import Process, Manager, Lock

def work(d):    d["count"] -= 1

if __name__ == '__main__':    with Manager() as m:  # 申请一个共享的内存空间,命名为m        dic = m.dict({"count": 100})  # 把count = 100 共享        p_l = []        for i in range(100):            p = Process(target=work, args=(dic,))            p_l.append(p)            p.start()        for p in p_l:            p.join()        print(dic)

"""    ----排队输出----    队列   不只用于进程间通讯    也是一种常见的数据容器

    其特点是:先进先出    其优点是:可以保证数据不会错乱 即使在多进程下  因为其put和get默认都是阻塞的

    对比堆栈刚好相反 :后进先出    put默认会阻塞 当容器中已经装满了    get默认会阻塞 当容器中已经没有数据了

"""from multiprocessing import Queue

q = Queue(1)  # 创建一个队列 最多可以存一个数据q.put("张三")print(q.get())q.put("李四")  # put默认会阻塞 当容器中已经装满了print(q.get())print(q.get())  # get默认会阻塞 当容器中已经没有数据了print("over")

q = Queue(1)  # 创建一个队列 最多可以存一个数据q.put("张三")# q.put("李四", False)  # 第二个参数 设置为False表示不会阻塞 无论容器是满了 都会强行塞 如果满了就抛异常print(q.get())print(q.get(timeout=3))  # timeout 仅用于阻塞时,等待的时间

转载于:https://www.cnblogs.com/wenchen/p/10196790.html

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