申请会员ID：luyi
申 请 I D：luyi个人邮箱：164196046@qq.cn
# python并发编程之进程
## 进程（process）
```
在面向线程设计的系统（如当代多数操作系统、Linux 2.6及更新的版本）中，进程本身不是基本运行单位，而是线程的容器。进程拥有自己独立的内存空间，所属线程可以访问进程的空间。程序本身只是指令、数据及其组织形式的描述，进程才是程序的真正运行实例。 例如，我们在PyCharm开发环境中写好一个程序，运行的时候python解释器完成解释并执行该程序。
进程 = 程序段 + 数据段 + PCB
```
## 全局解释器锁GIL
```
GIL是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的一种机制，它使得任何时刻仅有一个线程在执行。即便在多核心处理器上，使用 GIL 的解释器也只允许同一时间执行一个线程。Python的Cpython解释器（普遍使用的解释器）使用GIL，在一个Python解释器进程内可以执行多线程程序，但每次一个线程执行时就会获得全局解释器锁，使得别的线程只能等待，由于GIL几乎释放的同时就会被原线程马上获得，那些等待线程可能刚唤醒，所以经常造成线程不平衡享受CPU资源，此时多线程的效率比单线程还要低下。可以说它的初衷是很好的，为了保证线程间的数据安全性；但是随着时代的发展，GIL却成为了python并行计算的最大障碍，但这个时候GIL已经遍布CPython的各个角落，修改它的工作量太大，特别是对这种开源性的语音来说。但幸好GIL只锁了线程，我们可以再新建解释器进程来实现并行，那这就是multiprocessing的工作了。
```
## 开启子进程的两种方式
### 第一种：直接调用
```
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print(f'{name}is running ')
time.sleep(3)
print(f'{name} is done')
if __name__ == '__main__':
# windows操作系统开启多进程，必须得写在main下面。
p = Process(target=task,args=('路一',)) # args 一定是一个元组的形式
p.start()
print('===主进程')
# start与print几乎是同时发出，但是由于操作系统调用子进程会慢一些。#
# 整个py文件是主进程
# p.start通知操作系统，你给我在内存中开辟一个空间，将p进程放进去，让cpu执行。
```
### 第二种 ：继承式调用
```
from multiprocessing import Process
import time
class Myprocess(Process):
def __init__(self,name):
# 这里的顺序是有要求，不然反过来写会覆盖。
super().__init__()# 必须要执行父类的init
self.name = name
def run(self): # 必须定义这个名字
print(f'{self.name}is running ')
time.sleep(3)
print(f'{self.name} is done')
if __name__ == '__main__':
p = Myprocess('路一')
p.start()
print('主进程')
```
## 获取进程以及父进程的pid
操作系统如何区分进程？每个进程都有一个唯一标识，pid
```
1.在终端查看进程的pid，cmd中输入tasklist
2.在终端查看指定的进程pid，cmd中输入 tasklist | findstr pycharm
```
3.通过代码查看pid
```
import os
import time
print(f'子进程：{os.getpid()}')# 查看当前进程pid
print(f'父进程：{os.getppid()}') # 查看父进程pid
time.sleep(50000)
```
## 进程之间的数据隔离
测试：
```
from multiprocessing import Process
import time
x = 1000
def task():
global x
x = 2
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=task,)
p1.start()# 不是瞬发的，可能会等一会儿
time.sleep(1)
print(f'主进程：{x}') # 主进程没有运行task这个函数，所以主进程内的x并未改变。
# 但上面有些瑕疵，是主进程先执行的，我们想让子进程先执行，这样才能验证是否正的改变x,所以用一下time来使主进程慢一步。
```
```
结论：进程之间的数据是相互隔离的。
```
测试是否有小数据池：
```
from multiprocessing import Process
import time
x = 100# (-5 - 256)
s = 'h'
l1 =
def task():
print(f'子进程：{id(x)}')
print(f'子进程：{id(s)}')
print(f'子进程：{id(l1)}')
if __name__ == '__main__':
print(f'主进程:{id(x)}')
print(f'主进程:{id(s)}')
print(f'主进程:{id(l1)}')
p1 = Process(target=task,)
p1.start()
```
```
结论：只有数字满足小数据池（-5-256）初始化时子进程与主进程是沿用一个.
```
## join方法
join ：阻塞目前父进程，它是通知主进程，等我执行完毕，主进程才能执行。
例1：
```
from multiprocessing import Process
import time
def task(name,sec):
time.sleep(sec)
print(f'{name} is running')
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=task, args=('1',1))
p2 = Process(target=task, args=('2',2))
p3 = Process(target=task, args=('3',3))
start_time = time.time()
p1.start()
p2.start()
p3.start()
p1.join()# p1 1s
p2.join()# p2 2s
p3.join()# p3 3s
print(f'主进程{time.time()-start_time}秒后执行')# 主进程3.194712162017822秒后执行
```
```
结论：
1.当 p1.join 通知主进程等p1结束后，主进程开始执行，这里的主进程是 p2.join以后后面的内容。
2.当p1执行结束后，p2.join通知主程序等p2结束后，主程序开始执行，这里面的主程序是 p3.join以及后面的内容。
3.当p2执行结束后， p3.join通知主程序等p3结束后，主程序开始执行，这里面的主程序是print.
由于p1,p2,p3是同时发出的通知，它们三个在同时处理，所以，最下面的print要等待这三个程序结束，也就是等待执行时间最长的进程结束后，才开始执行，
```
例2
```
from multiprocessing import Process
import time
def task(name,sec):
time.sleep(sec)
print(f'{name} is running')
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=task, args=('1',1))
p2 = Process(target=task, args=('2',2))
p3 = Process(target=task, args=('3',3))
start_time = time.time()
p1.start()
p1.join()
p2.start()
p2.join()
p3.start()
p3.join()
print(f'主进程{time.time()-start_time}秒后执行') # 主进程6.424545526504517秒后执行
```
```
当 p1.join通知主程序等p1 结束后，主程序开始执行，这里的主程序是 p2.start及以后的内容，所以，由于不是同时发出的通知，是一种串行的效果。
```
## 进程对象的其它属性
```
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print(f'{name} is running')
time.sleep(3)
print(f'{name} is done')
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task, args=('1',),name = '任务1')# 给进程对象设置name属性
p.start() # start 只是一个通知，它会慢一拍。
# print(p.pid) # 获取进程pid号
# print(p.name)
# time.sleep(1)
# p.terminate() # 终止（结束）子进程, 它也不是立即的
# terminate 与 start一样的工作原理：通知操作系统终止或开启一个子进程，内存中终止或开启是会耗费时间的。
# print(p.is_alive()) # 判断子进程是否存活
# is_alive 只是查看内存中p子进程是否运行，比terminat，start快。 这是否矛盾呢？
# 问如何主动杀死子进程， terminate
print('主进程')
```
```
对象.pid()
获取对象pid号。
对象.name
在初始化时，给进程对象设置name属性。
对象.terminate()
终止（结束）子进程
terminate 与 start一样的工作原理：通知操作系统终止或开启一个子进程，内存中终止或开启是会耗费时间的。
对象.is_alive()
判断子进程是否存活.
如果terminate()与对象.is_alive()挨着，会打印True,因为对象.is_alive()的速度比terminate()快一些
```
## 僵尸进程与孤儿进程
### **僵尸进程**
```
在类UNIX系统中，僵尸进程是指子进程完成执行，父进程没有通过wait系统调用来读取这个子进程的退出状态的话（在操作系统的进程表中仍有一个表项（进程控制块PCB）（在Linux中具体是task_struct结构）），这个子进程就会一直维持僵尸进程状态，称为“僵尸进程”。
```
```
僵尸进程是无法通过 kill命令来清除
僵尸进程的状态为EXIT_ZOMBIE，缩写Z，ps命令也会打印僵尸进程，但无法使用kill杀死。
可以使用命令： ps aux | grep Z 查看
```
**子进程的回收**
```
子进程需要保留表项以允许其父进程读取子进程的 `exit status`：一旦退出态通过 `wait系统调用`读取，僵尸进程条目就从进程表中删除，称之为回收
```
**在回收僵尸进程之前，如果父进程退出了，则僵尸进程变为“孤儿进程”**，进而被`init`进程接管、回收。
**孤儿进程**
**父进程**执行完成或被**终止**后仍继续运行的一类进程。
手动创建僵尸进程
```
from multiprocessing import Process
import time
import os
def task(name):
print(f'{name} is running')
print(f'子进程开始了{os.getpid()}')
time.sleep(10)
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task, args=('1',))# 给进程对象设置name属性
for i in range(10000):
p =Process(target=task, args=(str(i),))
p.start()
print(f'主进程开始了{os.getpid()}')
```
### 为什么需要僵尸进程？
```
之所以保留 task_struct，是因为它里面保存了进程的pid，退出码、以及一些统计信息，父进程很可能会关心这些信息。
```
### 如何清除僵尸进程？
```
第一种方法：结束父进程，使之成为孤儿进程。当然者个是暴力的手段，因为我们一般肯定是希望父进程继续运行的。
第二种方法：通过wait调用来读取子进程退出状态。比如通过 multiprocessing.Process产出的进程可以通过 子进程.join()的方法来wait，也可以在父进程中处理 SIGCHLD信号，在处理程序中调用wait系统调用或者直接设置为 SIG_IGN来清除僵尸进程。
```
## 守护进程
通俗：守护：我守护着你，你要是死了，我就与你一起
守护进程是不能开启子进程的，不然当父进程结束的时候，守护进程结束，那么由守护进程开启的进程会成为孤儿进程。(守护进程设置必须在 start前面！)
```
from multiprocessing import Process
import time
import os
def task(name):
print(f'{name} is running')
print(f'子进程开始了{os.getpid()}')
time.sleep(50)
print(f'{name} is done')
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task, args=('1',))# 给进程对象设置name属性
p.daemon = True# 将p子进程设置成守护进程，守护主进程，只要主进程结束，子进程无论执行与否，都马上结束
# 守护进程设置必须在 start前面！
p.start()
time.sleep(2)
print(f'主进程开始了{os.getpid()}')
```
## 进程同步
在系统中有一些需要相互合作、协同工作的进程，它们之间的相互联系称为**进程的同步**。
使并发执行的诸进程之间能有效地**共享资源**和**相互合作**，从而使程序的并发执行具有可再现性。
### 进程的两种制约关系
```
间接制约：竞争同一资源而产生的相互排斥的关系 。
解释： 当某一进程访问某一资源时，不允许别的进程同时访问，这种限制称为互斥， 即多个进程在访问某些资源（如临界资源）时，也要有一种执行次序上的协调 ，当一个进程访问完毕，另一个进程才能访问。所以就其本质来讲，互斥仍是一种同步。
```
```
直接制约：进程间共同完成一项任务时直接发生相互作用的关系。
```
### 临界资源
```
临界资源：一次仅允许一个进程访问的资源。例如打印机。
临界区：访问临界资源的代码段，不允许多个并发进程交叉执行的一段程序。
```
### 临界区必须**互斥**访问
```
进入区：(1) 检查临界资源是否被访问，未被访问，转(2)，否则转(1)。
(2) 进入临界区，并设访问标志。
退出区：恢复访问标志，允许其它进程进入
```
### 同步机制应遵循的准则
```
空闲让进——有效利用
忙则等待——互斥
有限等待——避免“死等”
让权等待——避免“忙等”
```
## 互斥锁
问题1
```
3个进程，同一时刻共抢一个资源：输出平台。
需求分析：多个进程共抢一个资源，你要是做到结果第一位，效率第二位。你应该牺牲效率，保证结果。做到串行。
```
方法1
```
from multiprocessing import Process
import time
import random
def task1():
print('task1 开始打印')
time.sleep(random.randint(1,3))
print('task1 打印完成')
def task2():
print('task2 开始打印')
time.sleep(random.randint(1, 3))
print('task2 打印完成')
def task3():
print('task3 开始打印')
time.sleep(random.randint(1, 3))
print('task3 打印完成')
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=task1)
p2 = Process(target=task2)
p3 = Process(target=task3)
p1.start()
p1.join()
p2.start()
p2.join()
p3.start()
p3.join()
```
```
虽然上面这个版本完成了串行结果，保证了顺序，但是没有保证公平。顺序是人为写好的。我们要做到公平的去抢占资源，谁先抢到，先执行谁。
```
方法2（lock）
```
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Lock
import time
import random
# lock = Lock()# 这样的话，子进程各会拷贝一份，也就是创建一把锁，会出问题，好多把锁
def task1(lock):
print('task1') # 第一种验证方法：验证cpu遇到I/O切换了
lock.acquire()
print('task1 开始打印')
time.sleep(random.randint(1,3))
print('task1 打印完成')
lock.release()
def task2(lock):
print('task2')
lock.acquire()
print('task2 开始打印')
time.sleep(random.randint(1, 3))
print('task2 打印完成')
lock.release()
def task3(lock):
print('task3')
lock.acquire()
# lock.acquire()# 多加一次会进入死锁
print('task3 开始打印')
time.sleep(random.randint(1, 3))
print('task3 打印完成')
lock.release()
def task4():
print('task4 开始打印')
time.sleep(random.randint(1, 3))
print('task4 打印完成')
if __name__ == '__main__':
lock = Lock() # 在这里实例化是要保证同一把锁！ 所以要以参数的形式传入
p1 = Process(target=task1,args=(lock,))
p2 = Process(target=task2,args=(lock,))
p3 = Process(target=task3,args=(lock,))
p4 = Process(target=task4)
p1.start()
p2.start()
p3.start()
# p4.start() # 第二种验证方法，当如果p1拿到锁，并遇到I/O阻塞的时候，cpu会进行切换，找其它可用的进程。
```
```
上面的程序中：当第一个到达的时候，假如p1开始执行，遇到阻塞的时候，cpu要切换，发现其它也需要同一把锁，所以cpu就停下来等待p1的阻塞结束。
上锁：一定要是同一把锁：上锁一次，解锁一次。
```
### 互斥锁与join区别共同点
```
共同点：都完成了进程之间的串行
区别：join是人为控制的进程串行， 互斥锁是随机的抢占资源
```
情景二：模拟抢票
问题2
```
模拟抢票
需求分析：买票之前需要查票，必经流程，有可能你查票的同时，100个人也在查本次车票。买票时，你要先从服务端获取票数，票数 > 0，买票，然后服务端票数减一，中间肯定有网络延迟。
```
```
from multiprocessing import Process
import time
import random
from multiprocessing import Lock
import json
import os
def search():
time.sleep(random.random())
dic = json.load(open('db.json',encoding='utf-8'))
print(f"剩余票数：{dic['count']}")
def get():
dic = json.load(open('db.json', encoding='utf-8'))
time.sleep(random.randint(1,3))
if dic['count'] > 0:
dic['count'] -= 1
json.dump(dic,open('db.json',mode = 'w' ,encoding='utf-8'))
print(f'{os.getpid()}用户 购买成功')
else:
print('没票了....')
def task(lock):
search()
lock.acquire()
get()
lock.release()
if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
for i in range(5):
p = Process(target=task,args=(lock,))
p.start()
# with open('db.json',mode='w',encoding='utf-8') as f1:
# json.dump({'count':3},f1) # 写入票数
```
```
多进程原则上是不能互相通信的，它们在内存级别数据隔离的。不代表硬盘的数据隔离,它们可以共同操作一个文件。
多个进程抢占同一个（）资源，要想公平按照顺序，只能串行。
```
## 进程之间的通信：队列
多个进程间的通信：基于文件以及加锁的方式。
**缺点：**
```
操作文件效率低
自己加锁很麻烦，很容易出现死锁，递归锁。
```
**什么是队列？**
队列是存在于内存中的一个容器，最大的一个特点：队列的特性就是FIFO，完全支持先进先出的原则。
```
from multiprocessing import Queue
q = Queue(3) # 可以设置元素的最大个数
q.put('小黑')
q.put({'count':1})
def func():
print('in func')
q.put(func)
# q.put(666) # 当队列中的数据已经达到上限，再插入数据的时候，该进程就会夯住，阻塞，等待别的进程取出数据。
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get()) # 当你将数据取完继续在取值的时候，该进程会夯住，阻塞，等待别的进程插入数据。
队列的maxsize q = Queue(maxsize) 数据量不宜过大。精简的重要的数据。比如：各种请求链接。
```
### 常用方法介绍：
put(self, obj, block=True, timeout=None)
```
当超过最大限度时，默认阻塞 block=True 改成False 如果继续 put 报queue.Full异常
timeout 延时报错，超过设置的时间间隔后还插不进去数据，会报queue.Full异常
```
get(self, block=True, timeout=None)
```
当队列为空的时候，默认阻塞；改为False后如果继续 get 报queue.Empty异常
timeout 延时作业，超过设置的时间间隔还取不出来数据，会报queue.Empty异常。
```
### 进程之间的通信实例
12306车票的抢购，预期发售10个，100个人去抢。
```
import os
from multiprocessing import Queue
from multiprocessing import Process
import queue
def task(q):
try:
q.put(f'{os.getpid()}',block=False)
except queue.Full:
pass
if __name__ == '__main__':
q = Queue(10)
for i in range(100):
p= Process(target=task,args=(q,))
p.start()
for i in range(1,11):
print(f"排名{i}的 用户{q.get()}抢到了")
利用队列进行进程之间通信：简单，方便，不用自己手动加锁。队列自带阻塞，可持续化读取数据。
```
## 进程之间的通信：管道
### 管道
在UNIX系统中，它连接一个**读进程**和一个**写进程**，以实现它们之间通信的共享文件，又称pipe文件。它是以文件为基础，实质是以**外存**来进行**数据通信**。
在windows中是一段共享内存。这段共享的内存设计采用**数据流I/0**的方式来访问。由一个**进程读**、另一个**进程写**。
类似于一根管道的两端，所以这种进程间的通信方式被称作“管道”。
```
Python官方文档的描述：
Returns a pair (conn1, conn2) of Connection objects representing the ends of a pipe.
```
因此, Pipe仅仅适用于只有两个进程**一读一写的单双工**情况，也就是说信息是只向一个方向流动。例如电视、广播，看电视的人只能看，电视台是能播送电视节目。
```
from multiprocessing import Pipe,Process
def task(x,pipe):
_out_pipe, _in_pipe = pipe
print('子进程开始啦')
# 关闭fork过来的输入端(关闭进水口)
_in_pipe.close()
while True:
try:
# 放水
msg = _out_pipe.recv()
print(msg)
except EOFError:
# 当out_pipe接受不到输出的时候且输入被关闭的时候，会抛出EORFError，可以捕获并且退出子进程
return
if __name__ == '__main__':
out_pipe, in_pipe = Pipe() # duplex为True，创建的管道是双向的，默认为
p1 = Process(target=task, args=(100, (out_pipe, in_pipe)))
p1.start()
# 等pipe被fork 后，关闭主进程的输出端
# 这样，创建的Pipe一端连接着主进程的输入，一端连接着子进程的输出口
out_pipe.close() # 关闭出水口，开始进水
for x in range(100):
in_pipe.send(x)
print('xxxxxxx')
in_pipe.close() # 关闭进水口。 当进水口关闭后，子进程才开始使用这个管道。
p1.join()
print("主程序运行结束")
```
上面的代码主要用到了pipe的send()、recv()、close()方法。当pipe的输入端被关闭，且无法接收到输入的值，那么就会抛出EOFError。
新建一个Pipe(duplex)的时候，如果duplex为True，那么创建的管道是双向的；如果duplex为False，那么创建的管道是单向的。
**举例**
```
主程序关闭出水口，放水，当水充满后，关闭进水口；
子程序拿到管道。先关闭进水口，开始放水，等水流完后，关闭出水口。
```
## 生产者消费者模型
回顾：以前学到的模型，设计模式（单例模式），归一化设计，理论等待，都是交给你一个编程思路，如果以后遇到类似的情况，直接套用即可。
生产者：生产数据的进程。
消费者：对生产者生产出来的数据做进一步的处理的进程。
吃包子举例：**厨师**生产出包子，不可能直接塞你嘴里，他要放在**盆**中；**消费者**从盆中取出包子食用。
**三个主体**：（生产者）厨师、（容器队列）盆、（消费者）人。
为什么夹杂这个容器？
（容器）盆起到一个缓冲区的作用，也起到了解耦的作用（只有生产者和消费者话它们是强耦合的）。
**平衡了生产力和消费力。**
生产者消费者模型多用于**并发**。
### 方法一：利用队列实现
```
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Queue
import time
import random
def producer(q):
for i in range(1,6):
time.sleep(random.randint(1,3))
res = f'{i}号包子'
q.put(res)
print(f'\033
def consumer(q):
while 1:
try:
time.sleep(random.randint(1,3))
ret = q.get(timeout= 5)
print(f'消费者吃了{ret}')
except Exception:
return
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
p1 = Process(target=producer,args=(q,))
p2 = Process(target=consumer,args=(q,))
p1.start()
p2.start()
```
生产者消费者模型：
合理的去调控多个进行去生产数据以及提取数据，中间有个必不可少的环节容器队列。
本质上：利用队列进行通信。
## 方法二：利用管道实现
```
from multiprocessing import Process,Pipe
def producer(out_pipe, in_pipe):
out_pipe.close()
for i in range(1,101):
s = f"第{i}号包子"
print(f'生产者生产了{s}')
in_pipe.send(s)
in_pipe.close()
def consumer(out_pipe, in_pipe):
in_pipe.close()
# while True:
# try:
# s = out_pipe.recv()
# print(f"消费者吃了{s}")
# except EOFError: # 只有在进水口关闭的时候才能引发异常
# print('xxx')
# return
for i in range(100):
s = out_pipe.recv()
print(f"消费者吃了{s}")
out_pipe.close()
if __name__ == '__main__':
out_pipe, in_pipe = Pipe()
pro = Process(target=producer,args=(out_pipe, in_pipe))
con = Process(target=consumer,args=(out_pipe, in_pipe))
pro.start()
con.start()
con.join()
print('主进程结束')
```
这个是你原创？百度一把了？
页:
[1]