一、互斥鎖

進程之間數(shù)據(jù)隔離，但是共享一套文件系統(tǒng)，因而可以通過文件來實現(xiàn)進程直接的通信，但問題是必須自己加鎖處理。

注意：加鎖的目的是為了保證多個進程修改同一塊數(shù)據(jù)時，同一時間只能有一個修改，即串行的修改，沒錯，速度是慢了，犧牲了速度而保證了數(shù)據(jù)安全。

1.上廁所的小例子：你上廁所的時候肯定得鎖門吧，有人來了看見門鎖著，就會在外面等著，等你吧門開開出來的時候，下一個人才去上廁所。

from multiprocessing import Process,Lock

import os

import time

def work(mutex):

mutex.acquire()

print(‘task[%s] 上廁所‘%os.getpid())

time.sleep(3)

print(‘task[%s] 上完廁所‘%os.getpid())

mutex.release()

if __name__ == ‘__main__‘:

mutex = Lock()

p1 = Process(target=work,args=(mutex,))

p2 = Process(target=work,args=(mutex,))

p3 = Process(target=work,args=(mutex,))

p1.start()

p2.start()

p3.start()

p1.join()

p2.join()

p3.join()

print(‘主‘)

2.模擬搶票(也是利用了互斥鎖的原理 ?：LOCK互斥鎖)

import json

import time

import random

import os

from multiprocessing import Process,Lock

def chakan():

dic = json.load(open(‘piao‘,)) # 先查看票數(shù)，也就是打開那個文件

print(‘剩余票數(shù)：%s‘ % dic[‘count‘]) # 查看剩余的票數(shù)

def buy():

dic = json.load(open(‘piao‘,))

if dic[‘count‘]>0: #如果還有票

dic[‘count‘]-=1 #就修改里面的值-1

time.sleep(random.randint(1,3)) #執(zhí)行里面買票的一系列操作就先不執(zhí)行了，讓睡一會代替(并且隨機的睡)

json.dump(dic,open(‘piao‘,‘w‘))

print(‘%s 購票成功‘ % os.getpid()) # 當前的那個id購票成功

def task(mutex): #搶票

chakan() #因為查看的時候大家都可以看到，不需要加鎖

mutex.acquire() #加鎖

buy() #買的時候必須一個一個的買，先等一個人買完了，后面的人在買

mutex.release() #取消鎖

if __name__ == ‘__main__‘:

mutex = Lock()

for i in range(50):#讓50個人去訪問那個票數(shù)

p = Process(target=task,args=(mutex,))

p.start()

二、Process對象的其他屬性

p.daemon ：守護進程(必須在開啟之前設置守護進程)：如果父進程死，子進程p也死了

p.join：父進程等p執(zhí)行完了才運行主進程，是父進程阻塞在原地，而p仍然在后臺運行。

terminate：強制關閉。(確保p里面沒有其他子進程的時候關閉，如果里面有子進程，你去用這個方法強制關閉了就會產(chǎn)生僵尸進程(打個比方：如果你老子掛了，你還沒掛，那么就沒人給你收尸了，啊哈哈))

is_alive：關閉進程的時候,不會立即關閉,所以is_alive立刻查看的結果可能還是存活

p.join()：父進程在等p的結束，是父進程阻塞在原地，而p仍然在后臺運行

p.name：查看名字

p.pid ：查看id

我們可以簡單介紹一下僵尸進程：

子進程運行完成，但是父進程遲遲沒有進行回收，此時子進程實際上并沒有退出，其仍然占用著系統(tǒng)資源，這樣的?進程稱為僵尸進程。

因為僵尸進程的資源一直未被回收，造成了系統(tǒng)資源的浪費，過多的僵尸進程將造成系統(tǒng)性能下降，所以應避免出現(xiàn)僵尸進程。

from multiprocessing import Process

import os

import time

def work():

print(‘%s is working‘%os.getpid())

time.sleep(3)

if __name__ == ‘__main__‘:

p1 =Process(target=work)

p2 =Process(target=work)

p3 =Process(target=work)

# p1.daemon = True

# p2.daemon = True #守護進程(守護他爹)

# p3.daemon = True #主進程死了子進程也死了(就不會執(zhí)行子進程了)

p1.start()

p2.start()

p3.start()

p3.join()

p2.join()

p1.join() #多個join就是在等花費時間最長的那個運行完就執(zhí)行主程序了

print(‘主程序‘)

# -了解方法---------------

# p1.terminate() #強制關閉進程

# time.sleep(3)

# print(p1.is_alive()) #看是不是還活著

# print(p1.name) #查看進程名字

# print(p1.pid) #查看id號

# print(‘主程序‘)

三、進程間的三種通信(IPC)方式：

方式一：隊列(推薦使用)

進程彼此之間互相隔離，要實現(xiàn)進程間通信(IPC)，multiprocessing模塊支持兩種形式：隊列和管道，這兩種方式都是使用消息傳遞的

1.隊列：隊列類似于一條管道，元素先進先出

需要注意的一點是：隊列都是在內(nèi)存中操作,進程退出,隊列清空,另外,隊列也是一個阻塞的形態(tài)

2.隊列分類

隊列有很多種，但都依賴與模塊queue

queue.Queue() #先進先出

queue.LifoQueue() #后進先出

queue.PriorityQueue() #優(yōu)先級隊列

queue.deque() #雙線隊列

創(chuàng)建隊列的類(底層就是以管道和鎖定的方式實現(xiàn))：

Queue([maxsize]):創(chuàng)建共享的進程隊列，Queue是多進程安全的隊列，

可以使用Queue實現(xiàn)多進程之間的數(shù)據(jù)傳遞。

參數(shù)介紹：

maxsize是隊列中允許最大項數(shù)，省略則無大小限制。

方法介紹：

q.put方法用以插入數(shù)據(jù)到隊列中，put方法還有兩個可選參數(shù)：blocked和timeout。如果blocked為True(默認值)，并且timeout為正值，該方法會阻塞timeout指定的時間，直到該隊列有剩余的空間。如果超時，會拋出Queue.Full異常。如果blocked為False，但該Queue已滿，會立即拋出Queue.Full異常。

q.get方法可以從隊列讀取并且刪除一個元素。同樣，get方法有兩個可選參數(shù)：blocked和timeout。如果blocked為True(默認值)，并且timeout為正值，那么在等待時間內(nèi)沒有取到任何元素，會拋出Queue.Empty異常。如果blocked為False，有兩種情況存在，如果Queue有一個值可用，則立即返回該值，否則，如果隊列為空，則立即拋出Queue.Empty異常.

q.get_nowait():同q.get(False)

q.put_nowait():同q.put(False)

q.empty():調(diào)用此方法時q為空則返回True，該結果不可靠，比如在返回True的過程中，如果隊列中又加入了項目。

q.full()：調(diào)用此方法時q已滿則返回True，該結果不可靠，比如在返回True的過程中，如果隊列中的項目被取走。

q.qsize():返回隊列中目前項目的正確數(shù)量，結果也不可靠，理由同q.empty()和q.full()一樣

應用：

#隊列

# 1.可以往隊列里放任意類型的

# 2.先進先出

from multiprocessing import Process,Queue

q= Queue(3)

q.put(‘first‘) #默認block=True

q.put(‘second‘)

q.put(‘third‘)

print(q.get())

print(q.get())

print(q.get())

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python进程通信方式有几种_python全栈开发基础【第二十一篇】互斥锁以及进程之间的三种通信方式（IPC）以及生产者个消费者模型...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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