python35 1.守护进程 2.互斥锁3.IPC 4.生产者和消费者模型
作者：互联网
复习今日内容： 1.守护进程 2.互斥锁 3.IPC 4.生产者和消费者模型 1.守护进程 了解 什么是守护进程 进程是一个正在运行的程序 守护进程也是一个普通进程 意思是一个进程可以守护另一个进程 例如 康熙要是一个进程的话,后宫佳丽都是守护者 如果康熙挂了, 后宫佳丽们要陪葬 结论: 如果b是a的守护进程,a是被守护的进程,a要是挂了,b也就随之结束了 测试: ```python
1.TCP粘包问题
2.UDP
3.进程
1.TCP粘包问题
2.UDP
区别:
UDP 不粘包,不可靠,效率高,适合数据量小的传输,不要求顺序,不需要建立连接
使用场景:
UDP 适用于,对速度要求高,但是对数据完整性要求不高,DNS,对战游戏
网络编程:目前的 无法并发处理多个客户端
进程
一个正在运行的程序称之为进程
进程来自于操作系统
在第三代操作系统中,诞生了多道技术
多道技术 是为了提高计算机资源的利用率,第三代以前是串行执行任务的批处理方式
空间复用
同一时间在内存中存储多个程序的数据
内存区域要相互隔离,物理隔离,你是不可能随意访问的
时间复用
切换+保存
当一个进程遇到了IO操作时,就切换其他进程来执行,切换前要记录当前运行状态
切换条件:
遇到了IO
运行时间过长,时间片用完了
什么时候要开启进程
当有一个任务,执行时间过长时,为了提高效率,我们就可以将这个任务交给子进程来完成
linux 与windows开启子进程的区别
linux 会把数据完整copy给子进程 ,作为子进程的初始状态
windows 会重新导入父进程的代码来获取需要数据,这样一来创建进程的代码又被执行了一次,造成递归创建进程
所以要将开启子进程的代码放到 if __name__ == "__main__":中 保证创建进程的代码只被父进程执行
如何开启子进程
1.导入 multiprocessing 中的 Process
实例化Process类 用target来指定要执行任务函数
调用start来开启进程
2.创建一个类,继承Process,覆盖run方法,将任务代码放到run中
进程之间内存相互隔离
僵尸进程 有害
子进程结束了,父进程还在运行,子进程会占用pid 并且将保留最后的运行状态在内存中
在linux中 父进程需要调用wait/waitpid来获取子进程的残留信息,并清理它
python中已经封装好了 wait 操作不需要我们自己来清理
如果出现很多僵尸进程
清除僵尸进程的方法就是 杀死父进程
孤儿
父进程已经挂了 ,子进程还在运行,会被移交给操作系统来管理
常用属性:
join 父进程等待子进程运行结束 其实是提高子进程的优先级
is_alive 是否存活
getpid 获取自己的进程id
name 进程的名字
daemon
terminate 终止这个子进程 有延迟
start 启动进程 有延迟
因为开启和关闭进程 都是操作系统来完成
进程的状态
运行 -io> 阻塞 -> 就绪态
运行 -时间片用完了(运行时间过长)> 就绪态
阻塞
当程序遇到了IO操作,就进入了阻塞态
非阻塞
程序正在运行中,没有任何IO操作
指的是程序的运行状态
并行
多个程序同时运行,是真正的同时执行,仅在多核中会出现
并发
多个事件同时发生了,看起来像是都在运行,本质上是切换执行
程序员永恒的话题
提高程序的效率 减少IO 力求尽可能多占用CPU
from multiprocessing import Process
import time # 妃子的一生
def task():
print("入宫了.....")
time.sleep(50)
print("妃子病逝了......")
if __name__ == '__main__':
# 康熙登基了
print("登基了.....") # 找了一个妃子
p = Process(target=task) # 设置为守护进程 必须在开启前就设置好
p.daemon = True
p.start() # 康熙驾崩了
time.sleep(3)
print("故事结束了!")
``` 使用场景: 父进程交给了子进程一个任务,任务还没有完成父进程就结束了,子进程就没有继续执行的意义了 例如:qq 接收到一个视频文件,于是开启了一个子进程来下载,如果中途退出了qq,下载任务就没必须要继续运行了 2.互斥锁 重点 什么是互斥锁 互斥锁 互相排斥的锁,我在这站着你就别过来,(如果这个资源已经被锁了,其他进程就无法使用了) 需要强调的是: 锁 并不是真的把资源锁起来了,只是在代码层面限制你的代码不能执行 为什么需要互斥锁: 并发将带来资源的竞争问题
当多个进程同时要操作同一个资源时,将会导致数据错乱的问题
如下列所示: 解决方案1: 加join,
弊端 1.把原本并发的任务变成了穿行,避免了数据错乱问题,但是效率降低了,这样就没必要开子进程了
2.原本多个进程之间是公平竞争,join执行的顺序就定死了,这是不合理的 解决方案2: 就是给公共资源加锁,互斥锁
互斥锁 互相排斥的锁,我在这站着你就别过来,(如果这个资源已经被锁了,其他进程就无法使用了) 锁 并不是真的把资源锁起来了,只是在代码层面限制你的代码不能执行 #### 锁和join的区别:
1. join是固定了执行顺序,会造成父进程等待子进程
锁依然是公平竞争谁先抢到谁先执行,父进程可以做其他事情 2.最主要的区别:
join是把进程的任务全部串行
锁可以锁任意代码 一行也可以 可以自己调整粒度
### 案例:
from multiprocessing import Process,Lock
import time,random def task1(lock):
# 要开始使用了 上锁
lock.acquire() #就等同于一个if判断
print("hello iam jerry")
time.sleep(random.randint(0, 2))
print("gender is boy")
time.sleep(random.randint(0, 2))
print("age is 15")
# 用完了就解锁
lock.release() def task2(lock):
lock.acquire()
print("hello iam owen")
time.sleep(random.randint(0,2))
print("gender is girl")
time.sleep(random.randint(0,2))
print("age is 48")
lock.release() def task3(lock):
lock.acquire()
print("hello iam jason")
time.sleep(random.randint(0,2))
print("gender is women")
time.sleep(random.randint(0,2))
print("age is 26")
lock.release() if __name__ == '__main__':
lock = Lock() p1 = Process(target=task1,args=(lock,))
p2 = Process(target=task2,args=(lock,))
p3 = Process(target=task3,args=(lock,)) p1.start()
# p1.join() p2.start()
# p2.join() p3.start()
# p3.join() # print("故事结束!")
# 锁的伪代码实现 # if my_lock == False:
# my_lock = True
# #被锁住的代码
my_lock = False 解锁 ``` 注意1: 不要对同一把执行多出acquire 会锁死导致程序无法执行 一次acquire必须对应一次release
l = Lock()
l.acquire()
print("抢到了!")
l.release()
l.acquire()
print("强哥毛线!")
``` 注意2:想要保住数据安全,必须保住所有进程使用同一把锁 3.IPC 进程间通讯 通讯指的就是交换数据 进程之间内存是相互隔离的,当一个进程想要把数据给另外一个进程,就需要考虑IPC 方式: 管道: 只能单向通讯,数据都是二进制 文件: 在硬盘上创建共享文件 缺点:速度慢 优点:数据量几乎没有限制 socket: 编程复杂度较高 共享内存:必须由操作系统来分配 要掌握的方式***** 优点: 速度快 缺点: 数据量不能太大 ## 共享内存的方式 ## 1.Manager类 了解 Manager提供很多数据结构 list dict等等 Manager所创建出来的数据结构,具备进程间共享的特点 ```python
from multiprocessing import Process,Manager,Lock
import time
def task(data,l):
l.acquire()
num = data["num"] #
time.sleep(0.1)
data["num"] = num - 1
l.release() if __name__ == '__main__':
# 让Manager开启一个共享的字典
m = Manager()
data = m.dict({"num":10}) l = Lock() for i in range(10):
p = Process(target=task,args=(data,l))
p.start() time.sleep(2)
print(data)
``` 需要强调的是 Manager创建的一些数据结构是不带锁的 可能会出现问题 ## 2.Queue队列 帮我们处理了锁的问题 重点 队列是一种特殊的数据结构,先存储的先取出 就像排队 先进先出 相反的是堆栈,先存储的后取出, 就像衣柜 桶装薯片 先进后出 扩展: 函数嵌套调用时 执行顺序是先进后出 也称之为函数栈 调用 函数时 函数入栈 函数结束就出栈 ```python
from multiprocessing import Queue
# 创建队列 不指定maxsize 则没有数量限制
q = Queue(3)
# 存储元素
# q.put("abc")
# q.put("hhh")
# q.put("kkk") # print(q.get())
# q.put("ooo") # 如果容量已经满了,在调用put时将进入阻塞状态 直到有人从队列中拿走数据有空位置 才会继续执行 #取出元素
# print(q.get())# 如果队列已经空了,在调用get时将进入阻塞状态 直到有人从存储了新的数据到队列中 才会继续 # print(q.get())
# print(q.get())
#block 表示是否阻塞 默认是阻塞的 # 当设置为False 并且队列为空时 抛出异常
q.get(block=True,timeout=2)
# block 表示是否阻塞 默认是阻塞的 # 当设置为False 并且队列满了时 抛出异常
# q.put("123",block=False,)
# timeout 表示阻塞的超时时间 ,超过时间还是没有值或还是没位置则抛出异常 仅在block为True有效
``` 4.生产者消费者模型 重点 ## 是什么 模型 就是解决某个问题套路 产生数据的一方称之为生产者 处理数据的一方称之为消费者 例如: 爬虫 生活中到处都是这种模型 饭店 厨师就是生产者 你吃饭的人就是消费者 ## 生产者和消费者出啥问题了? 解决什么问题 生产者和消费,处理速度不平衡,一方快一方慢,导致一方需要等待另一方 ## 生产者消费者模型解决这个问题的思路: 怎么解决 原本,双方是耦合 在一起,消费必须等待生产者生成完毕在开始处理, 反过来 如果消费消费速度太慢,生产者必须等待其处理完毕才能开始生成下一个数据 ### 解决的方案: 将双方分开来.一专门负责生成,一方专门负责处理 这样一来数据就不能直接交互了 双方需要一个共同的容器 生产者完成后放入容器,消费者从容器中取出数据 这样就解决了双发能力不平衡的问题,做的快的一方可以继续做,不需要等待另一方 案例:
def eat(q):
for i in range(10):
# 要消费
rose = q.get()
time.sleep(random.randint(0, 2))
print(rose,"吃完了!") # 生产任务
def make_rose(q):
for i in range(10):
# 再生产
time.sleep(random.randint(0, 2))
print("第%s盘青椒肉丝制作完成!" % i)
rose = "第%s盘青椒肉丝" % i
# 将生成完成的数据放入队列中
q.put(rose) if __name__ == '__main__':
# 创建一个共享队列
q = Queue()
make_p = Process(target=make_rose,args=(q,))
eat_p = Process(target=eat,args=(q,))
make_p.start()
eat_p.start()
```
标签：__,IPC,lock,print,互斥,sleep,python35,time,进程 来源： https://www.cnblogs.com/llx--20190411/p/10970198.html