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Python并发编程03/僵尸孤儿进程,互斥锁,进程之间的通信
1.昨日回顾
1.创建进程的两种方式: 函数, 类.2.pid: os.getpid() os.getppid() tasklist tasklist| findstr 进程名3.进程与进程之间是有物理隔离: 不能共享内存的数据.(lock,队列)4.join阻塞: 让主进程等待子进程结束之后,在执行.5.其他属性: terminate() is_alive() name,6.守护进程: 将子进程设置成守护进程,当主进程结束了,子进程就马上结束.
2.僵尸进程和孤儿进程
2.1僵尸进程
僵尸进程:一个进程使用fork创建子进程,如果子进程退出,而父进程并没有调用wait或waitpid获取子进程的状态信息,那么子进程的进程描述符仍然保存在系统中,这种进程称之为僵尸进程.#基于unix环境(linux,macOS) #主进程需要等待子进程结束之后,主进程才结束主进程时刻监测子进程的运行状态,当子进程结束之后,一段时间之内,将子进程进行回收.#为什么主进程不在子进程结束后马上对其回收呢?# 1. 主进程与子进程是异步关系.主进程无法马上捕获子进程什么时候结束.# 2. 如果子进程结束之后马上再内存中释放资源,主进程就没有办法监测子进程的状态了.#unix针对于上面的问题,提供了一个机制.#所有的子进程结束之后,立马会释放掉文件的操作链接,内存的大部分数据,但是会保留一些内容: 进程号,结束时间,运行状态,等待主进程监测,回收.僵尸进程: 所有的子进程结束之后,在被主进程回收之前,都会进入僵尸进程状态.#僵尸进程有无危害???#如果父进程不对僵尸进程进行回收(wait/waitpid),产生大量的僵尸进程,这样就会占用内存,占用进程pid号.
2.2孤儿进程
#父进程由于某种原因结束了,但是你的子进程还在运行中,这样你的这些子进程就成了孤儿进程.你的父进程如果结束了,你的所有的孤儿进程就会被init进程的回收,init就变成了你的父进程,对你进行回收.
2.3僵尸进程如何解决?
#父进程产生了大量子进程,但是不回收,这样就会形成大量的僵尸进程,解决方式就是直接杀死父进程,将所有的僵尸进程变成孤儿进程进程,由init进行回收.
3.互斥锁,锁
3.1互斥锁的应用
# 三个同事 同时用一个打印机打印内容.# 三个进程模拟三个同事, 输出平台模拟打印机.# 版本一:# from multiprocessing import Process# import time# import random# import os## def task1():# print(f'{os.getpid()}开始打印了')# time.sleep(random.randint(1,3))# print(f'{os.getpid()}打印结束了')## def task2():# print(f'{os.getpid()}开始打印了')# time.sleep(random.randint(1,3))# print(f'{os.getpid()}打印结束了')## def task3():# print(f'{os.getpid()}开始打印了')# time.sleep(random.randint(1,3))# print(f'{os.getpid()}打印结束了')## if __name__ == '__main__':## p1 = Process(target=task1)# p2 = Process(target=task2)# p3 = Process(target=task3)## p1.start()# p2.start()# p3.start()# 现在是所有的进程都并发的抢占打印机,# 并发是以效率优先的,但是目前我们的需求: 顺序优先.# 多个进程共强一个资源时, 要保证顺序优先: 串行,一个一个来.# 版本二:# from multiprocessing import Process# import time# import random# import os## def task1(p):# print(f'{p}开始打印了')# time.sleep(random.randint(1,3))# print(f'{p}打印结束了')## def task2(p):# print(f'{p}开始打印了')# time.sleep(random.randint(1,3))# print(f'{p}打印结束了')## def task3(p):# print(f'{p}开始打印了')# time.sleep(random.randint(1,3))# print(f'{p}打印结束了')## if __name__ == '__main__':## p1 = Process(target=task1,args=('p1',))# p2 = Process(target=task2,args=('p2',))# p3 = Process(target=task3,args=('p3',))## p2.start()# p2.join()# p1.start()# p1.join()# p3.start()# p3.join()# 我们利用join 解决串行的问题,保证了顺序优先,但是这个谁先谁后是固定的.# 这样不合理. 你在争抢同一个资源的时候,应该是先到先得,保证公平.# 版本3:from multiprocessing import Processfrom multiprocessing import Lockimport timeimport randomimport osdef task1(p,lock): ''' 一把锁不能连续锁两次 lock.acquire() lock.acquire() lock.release() lock.release() ''' lock.acquire() print(f'{p}开始打印了') time.sleep(random.randint(1,3)) print(f'{p}打印结束了') lock.release()def task2(p,lock): lock.acquire() print(f'{p}开始打印了') time.sleep(random.randint(1,3)) print(f'{p}打印结束了') lock.release()def task3(p,lock): lock.acquire() print(f'{p}开始打印了') time.sleep(random.randint(1,3)) print(f'{p}打印结束了') lock.release()if __name__ == '__main__': mutex = Lock() p1 = Process(target=task1,args=('p1',mutex)) p2 = Process(target=task2,args=('p2',mutex)) p3 = Process(target=task3,args=('p3',mutex)) p2.start() p1.start() p3.start() 
3.2Lock与join的区别
#共同点: 都可以把并发变成串行, 保证了顺序.#不同点: join人为设定顺序,lock让其争抢顺序,保证了公平性.
4.进程之间的通信
进程在内存级别是隔离的
4.1基于文件通信 (抢票系统)
# 抢票系统.# 1. 先可以查票.查询余票数. 并发# 2. 进行购买,向服务端发送请求,服务端接收请求,在后端将票数-1,返回到前端. 串行.# from multiprocessing import Process# import json# import time# import os# import random### def search():# time.sleep(random.randint(1,3)) # 模拟网络延迟(查询环节)# with open('ticket.json',encoding='utf-8') as f1:# dic = json.load(f1)# print(f'{os.getpid()} 查看了票数,剩余{dic["count"]}')### def paid():# with open('ticket.json', encoding='utf-8') as f1:# dic = json.load(f1)# if dic['count'] > 0:# dic['count'] -= 1# time.sleep(random.randint(1,3)) # 模拟网络延迟(购买环节)# with open('ticket.json', encoding='utf-8',mode='w') as f1:# json.dump(dic,f1)# print(f'{os.getpid()} 购买成功')## def task():# search()# paid()### if __name__ == '__main__':## for i in range(6):# p = Process(target=task)# p.start()# 当多个进程共强一个数据时,如果要保证数据的安全,必须要串行.# 要想让购买环节进行串行,我们必须要加锁处理.## from multiprocessing import Process# from multiprocessing import Lock# import json# import time# import os# import random### def search():# time.sleep(random.randint(1,3)) # 模拟网络延迟(查询环节)# with open('ticket.json',encoding='utf-8') as f1:# dic = json.load(f1)# print(f'{os.getpid()} 查看了票数,剩余{dic["count"]}')### def paid():# with open('ticket.json', encoding='utf-8') as f1:## dic = json.load(f1)# if dic['count'] > 0:# dic['count'] -= 1# time.sleep(random.randint(1,3)) # 模拟网络延迟(购买环节)# with open('ticket.json', encoding='utf-8',mode='w') as f1:# json.dump(dic,f1)# print(f'{os.getpid()} 购买成功')### def task(lock):# search()# lock.acquire()# paid()# lock.release()## if __name__ == '__main__':# mutex = Lock()# for i in range(6):# p = Process(target=task,args=(mutex,))# p.start()# 当很多进程抢一个资源(数据)时, 你要保证顺序(数据的安全),一定要串行.# 互斥锁: 可以公平性的保证顺序以及数据的安全.# 基于文件的进程之间的通信: # 效率低. # 自己加锁麻烦而且很容易出现死锁. 
4.2基于队列通信
队列: 把队列理解成一个容器,这个容器可以承载一些数据,队列的特性: 先进先出永远保持这个数据. FIFO(first in first out).# from multiprocessing import Queue# q = Queue()# def func():# print('in func')# q.put(1)# q.put('alex')# q.put([1,2,3])# q.put(func)### print(q.get())# print(q.get())# print(q.get())# f = q.get()# f()# from multiprocessing import Queue# q = Queue(3)## q.put(1)# q.put('alex')# q.put([1,2,3])# # q.put(5555) # 当队列满了时,在进程put数据就会阻塞.# # q.get()## print(q.get())# print(q.get())# print(q.get())# print(q.get()) # 当数据取完时,在进程get数据也会出现阻塞,直到某一个进程put数据.# from multiprocessing import Queue# q = Queue(3) # maxsize## q.put(1)# q.put('alex')# q.put([1,2,3])# q.put(5555,block=False)## print(q.get())# print(q.get())# print(q.get())# print(q.get(timeout=3)) # 阻塞3秒,3秒之后还阻塞直接报错.# print(q.get(block=False))# block=False 只要遇到阻塞就会报错. 