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進程互斥鎖
多進程同時搶購余票
# 并發運行，效率高，但競爭寫同一文件，數據寫入錯亂
# data.json文件內容為 {"ticket_num": 1}
import json
import time
from multiprocessing import Process
def search(user):
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
dic = json.load(f)
print(f'用戶{user}查看余票，還剩{dic.get("ticket_num")}...')
def buy(user):
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
dic = json.load(f)
time.sleep(0.1)
if dic['ticket_num'] > 0:
dic['ticket_num'] -= 1
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(dic, f)
print(f'用戶{user}搶票成功!')
else:
print(f'用戶{user}搶票失敗')
def run(user):
search(user)
buy(user)
if __name__ == '__main__':
for i in range(10): # 模擬10個用戶搶票
p = Process(target=run, args=(f'用戶{i}', ))
p.start()
使用鎖來保證數據安全
# data.json文件內容為 {"ticket_num": 1}
import json
import time
from multiprocessing import Process, Lock
def search(user):
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
dic = json.load(f)
print(f'用戶{user}查看余票，還剩{dic.get("ticket_num")}...')
def buy(user):
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
dic = json.load(f)
time.sleep(0.2)
if dic['ticket_num'] > 0:
dic['ticket_num'] -= 1
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(dic, f)
print(f'用戶{user}搶票成功!')
else:
print(f'用戶{user}搶票失敗')
def run(user, mutex):
search(user)
mutex.acquire() # 加鎖
buy(user)
mutex.release() # 釋放鎖
if __name__ == '__main__':
# 調用Lock()類得到一個鎖對象
mutex = Lock()
for i in range(10): # 模擬10個用戶搶票
p = Process(target=run, args=(f'用戶{i}', mutex))
p.start()
進程互斥鎖：
讓并發變成串行，犧牲了執行效率，保證了數據安全
在程序并發時，需要修改數據使用
隊列
隊列遵循的是先進先出
隊列：相當于內存中一個隊列空間，可以存放多個數據，但數據的順序是由先進去的排在前面。
q.put() 添加數據
q.get() 取數據，遵循隊列先進先出
q.get_nowait() 獲取隊列數據， 隊列中沒有就會報錯
q.put_nowait 添加數據，若隊列滿了也會報錯
q.full() 查看隊列是否滿了
q.empty() 查看隊列是否為空
from multiprocessing import Queue
# 調用隊列類，實例化隊列對象
q = Queue(5) # 隊列中存放5個數據
# put添加數據，若隊列里的數據滿了就會卡住
q.put(1)
print('進入數據1')
q.put(2)
print('進入數據2')
q.put(3)
print('進入數據3')
q.put(4)
print('進入數據4')
q.put(5)
print('進入數據5')
# 查看隊列是否滿了
print(q.full())
# 添加數據, 若隊列滿了也會報錯
q.put_nowait(6)
# q.get() 獲取的數據遵循先進先出
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# print(q.get())
print(q.get_nowait()) # 獲取隊列數據， 隊列中沒有就會報錯
# 判斷隊列是否為空
print(q.empty())
q.put(6)
print('進入數據6')
進程間通信
IPC(Inter-Process Communication)
進程間數據是相互隔離的，若想實現進程間通信，可以利用隊列
from multiprocessing import Process, Queue
def task1(q):
data = 'hello 你好'
q.put(data)
print('進程1添加數據到隊列')
def task2(q):
print(q.get())
print('進程2從隊列中獲取數據')
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
p1 = Process(target=task1, args=(q, ))
p2 = Process(target=task2, args=(q, ))
p1.start()
p2.start()
print('主進程')
生產者與消費者
在程序中，通過隊列生產者把數據添加到隊列中，消費者從隊列中獲取數據
from multiprocessing import Process, Queue
import time
# 生產者
def producer(name, food, q):
for i in range(10):
data = food, i
msg = f'用戶{name}開始制作{data}'
print(msg)
q.put(data)
time.sleep(0.1)
# 消費者
def consumer(name, q):
while True:
data = q.get()
if not data:
break
print(f'用戶{name}開始吃{data}')
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
p1 = Process(target=producer, args=('neo', '煎餅', q))
p2 = Process(target=producer, args=('wick', '肉包', q))
c1 = Process(target=consumer, args=('cwz', q))
c2 = Process(target=consumer, args=('woods', q))
p1.start()
p2.start()
c1.daemon = True
c2.daemon = True
c1.start()
c2.start()
print('主')
線程
線程的概念
進程與線程都是虛擬單位
進程：資源單位
線程：執行單位
開啟一個進程，一定會有一個線程，線程才是真正執行者
開啟進程：
開啟線程：
注意：線程不能實現并行，線程只能實現并發，進程可以實現并行
線程的兩種創建方式
from threading import Thread
import time
# 創建線程方式1
def task():
print('線程開啟')
time.sleep(1)
print('線程結束')
if __name__ == '__main__':
t = Thread(target=task)
t.start()
# 創建線程方式2
class MyThread(Thread):
def run(self):
print('線程開啟...')
time.sleep(1)
print('線程結束...')
if __name__ == '__main__':
t = MyThread()
t.start()
線程對象的方法
from threading import Thread
from threading import current_thread
import time
def task():
print(f'線程開啟{current_thread().name}')
time.sleep(1)
print(f'線程結束{current_thread().name}')
if __name__ == '__main__':
t = Thread(target=task)
print(t.isAlive())
# t.daemon = True
t.start()
print(t.isAlive())
線程互斥鎖
線程之間數據是共享的
from threading import Thread
from threading import Lock
import time
mutex = Lock()
n = 100
def task(i):
print(f'線程{i}啟動')
global n
mutex.acquire()
temp = n
time.sleep(0.1)
n = temp - 1
print(n)
mutex.release()
if __name__ == '__main__':
t_l = []
for i in range(100):
t = Thread(target=task, args=(i, ))
t_l.append(t)
t.start()
for t in t_l:
t.join()
print(n)
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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