路飞学城Python-Day30
11-僵尸进程与孤儿进程
现象：运行程序会产生父进程，在父进程中开子进程，这两个进程公用一个打印终端，运行的时候就只运行父进程，父进程虽然自己结束了，但是要等子进程结束完才会结束。
父进程可以开多个子进程，进程间是互相独立的，需要让父进程提供任何时刻都可以查看子进程状态的功能
僵尸进程是unix或linux系统提供的一种数据结构，即使子进程已经结束了，那么父进程也可以查看子进程的状态，父进程在自己结束的时候会发起系统命令wait，结束所有的僵尸子进程
1.所有的子进程都是要经历僵尸进程的状态的
2.僵尸进程是有害的，因为进程的pid还在占用，僵尸进程多了，会占用多个pid，如果父进程一直不结束，僵尸进程会一直不结束，那么新的子进程就会难开启
孤儿进程：子进程没结束，但是父进程结束了，那么子进程就会被init的进程接管，init是所有进程的父进程，孤儿进程是无害的
12-Process对象的其他属性或方法
如果主进程需要等待子进程结束以后才能运行，就需要join方法
只有主进程会在等，但是子进程不会等，会一直运行子进程
from multiprocessing import Process
import time
import os
def task():
print('%s is running.Parent is is %s' % (os.getpid(),os.getppid()))
time.sleep(4)
print('%s is done.Parent is is %s' % (os.getpid(),os.getppid()))
# windows操作系统一定要在main下执行Process
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=task) #实例化一个对象
p2 = Process(target=task) #实例化一个对象
p1.start() #仅仅是给操作系统发送了一个信号
p2.start()
p1.join()
p2.join()
print('主进程结束',os.getpid(),os.getppid())
输出结果
.png)
start()给操作系统发送了一个信号,是由操作系统去调度是否启动线程，执行顺序是无法确定的！
from multiprocessing import Process
import time
import os
def task(name):
print('%s is running' % name)
time.sleep(4)
# windows操作系统一定要在main下执行Process
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=task, args=('子进程1',)) #实例化一个对象
p2 = Process(target=task, args=('子进程2',)) #实例化一个对象
p3 = Process(target=task, args=('子进程3',))
p1.start() #仅仅是给操作系统发送了一个信号,是由操作系统去调度是否启动线程，执行顺序是无法确定的！
p2.start()
p3.start()
print('主进程结束',os.getpid(),os.getppid())
print(p1.pid)
start+join方法的执行方式最后的执行时间是以子进程的最长执行时间为准，并不是串行的
from multiprocessing import Process
import time
import os
def task(name, n):
print('%s is running' % name)
time.sleep(n)
# windows操作系统一定要在main下执行Process
if __name__ == '__main__':
start = time.time()
p1 = Process(target=task, args=('子进程1',1)) #实例化一个对象
p2 = Process(target=task, args=('子进程2',3)) #实例化一个对象
p3 = Process(target=task, args=('子进程3',5))
p1.start() #仅仅是给操作系统发送了一个信号,是由操作系统去调度是否启动线程，执行顺序是无法确定的！
p2.start()
p3.start()
p1.join()
p2.join()
p3.join()
print('主进程结束',(time.time()-start))
.png)
串行的执行方法
from multiprocessing import Process
import time
import os
def task(name, n):
print('%s is running' % name)
time.sleep(n)
# windows操作系统一定要在main下执行Process
if __name__ == '__main__':
start = time.time()
p1 = Process(target=task, args=('子进程1',1)) #实例化一个对象
p2 = Process(target=task, args=('子进程2',3)) #实例化一个对象
p3 = Process(target=task, args=('子进程3',5))
p1.start() #仅仅是给操作系统发送了一个信号,是由操作系统去调度是否启动线程，执行顺序是无法确定的！
p1.join()
p2.start()
p2.join()
p3.start()
p3.join()
print('主进程结束',(time.time()-start))
is_alive()->查看进程是否在运行
terminate()->交给操作系统，对这个进程进行回收（不是立刻回收，操作系统需要一点时间对内存进行释放）
name->进程的名称
13-练习题讲解
四 练习题
1、思考开启进程的方式一和方式二各开启了几个进程？
不算pycharm本身的进程
方式一：两个进程：1.py文件父进程；2.程序生成子进程
方式二：两个进程：2.py文件父进程；2.程序生成子进程
2、进程之间的内存空间是共享的还是隔离的？下述代码的执行结果是什么？
from multiprocessing import Process
n=100 #在windows系统中应该把全局变量定义在if __name__ == '__main__'之上就可以了
def work():
global n
n=0
print('子进程内: ',n)
if __name__ == '__main__':
p=Process(target=work)
p.start()
print('主进程内: ',n)
进程之间的内存空间是隔离的，执行结果
.png)
3、基于多进程实现并发的套接字通信？
服务端
import socket
from multiprocessing import Process
def talk(conn):
while True:
try:
data = conn.recv(1024)
if not data:break
conn.send(data.upper())
except ConnectionError:
break
conn.close()
def server():
server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
server.bind(('127.0.0.1', 8080))
server.listen(5)
while True:
conn, addr = server.accept()
p = Process(target=talk, args=(conn,))
p.start()
server.close()
if __name__ == '__main__':
server()
客户端
import socket
client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1', 8080))
while True:
msg = input('>>>>').strip()
if not msg:continue
client.send(msg.encode('gbk'))
data = client.recv(1024)
print(data.decode('gbk'))
4、思考每来一个客户端，服务端就开启一个新的进程来服务它，这种实现方式有无问题？
来一个客户端就要对服务端的机器启动一个进程，就要占内存空间，很多个客户端就会让服务端的内存爆炸！
三 练习题
1、改写下列程序，分别别实现下述打印效果
from multiprocessing import Process
import time
import random
def task(n):
time.sleep(random.randint(1,3))
print('-------->%s' %n)
if __name__ == '__main__':
p1=Process(target=task,args=(1,))
p2=Process(target=task,args=(2,))
p3=Process(target=task,args=(3,))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
print('-------->4')
效果一：保证最先输出-------->4
-------->4
-------->1
-------->3
-------->2
from multiprocessing import Process
import time
import random
def task(n):
time.sleep(random.randint(1,3))
print('-------->%s' % n)
if __name__ == '__main__':
p1=Process(target=task,args=(1,))
p2=Process(target=task,args=(2,))
p3=Process(target=task,args=(3,))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
print('-------->4')
p1.join()
p2.join()
p3.join()
.png)
效果二：保证最后输出-------->4
-------->2
-------->3
-------->1
-------->4
from multiprocessing import Process
import time
import random
def task(n):
time.sleep(random.randint(1,3))
print('-------->%s' % n)
if __name__ == '__main__':
p1=Process(target=task,args=(1,))
p2=Process(target=task,args=(2,))
p3=Process(target=task,args=(3,))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
p1.join()
p2.join()
p3.join()
print('-------->4')
.png)
效果三：保证按顺序输出
-------->1
-------->2
-------->3
-------->4
from multiprocessing import Process
import time
import random
def task(n):
time.sleep(random.randint(1,3))
print('-------->%s' % n)
if __name__ == '__main__':
p1=Process(target=task,args=(1,))
p2=Process(target=task,args=(2,))
p3=Process(target=task,args=(3,))
p1.start()
p1.join()
p2.start()
p2.join()
p3.start()
p3.join()
print('-------->4')
.png)
2、判断上述三种效果，哪种属于并发，哪种属于串行？
效果一：并发
效果二：并发
效果三：串行
14-守护进程
主进程里设置子进程的目的是为了执行一个并发的任务
假设这个子进程的运行周期是伴随着主进程一起执行的，也就是主进程结束，不管子进程是不是执行完，都要结束，那么这就是守护进程
守护进程的特点：
1.守护进程在主进程代码结束后就终止
2.守护进程内无法再开启子进程，否则就会抛出异常
如果有两个任务需要并发执行，那么开一个主进程和一个子进程分别执行就可以，如果子进程的任务在主进程任务结束后就不需要存在了，那么该子进程在开启前就需要设置为守护进程，主进程代码运行结束，守护进程就会终止
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print('%s in running' % name)
time.sleep(2)
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task, args=(('子进程1',)))
# 守护进程的设置一定是要在子进程开始之前设置守护进程
p.daemon = True
p.start()
print('主进程结束')
# 练习题
from multiprocessing import Process
import time
def foo():
print('123')
time.sleep(1)
print('end123')
def bar():
print('456')
time.sleep(3)
print('end456')
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=foo)
p2 = Process(target=bar)
p1.daemon = True
p1.start()
p2.start()
time.sleep(0.5)
print('主进程结束')
.png)
主进程已经结束了，守护进程也会跟着结束
15-互斥锁
进程与进程之间的数据是不共享的，但是多个进程可以访问同一个文件数据或同一个打印终端，共享带来的问题就是竞争，但是竞争带来的问题就是错乱
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print('%s 1' % name)
time.sleep(1)
print('%s 2' % name)
time.sleep(1)
print('%s 3' % name)
if __name__ == '__main__':
for i in range(3):
p = Process(target=task, args=('进程%s' % i,))
p.start()
这样会造成混乱，无法判断哪一个进程在执行
互斥锁：把本来共享的文件数据或者共享的终端数据，让进程一个一个的运行，把并发变成串行了，就不会混乱
但是效率就降低了，所以互斥锁就是牺牲了效率来保证自己的进程执行顺序不会混乱
from multiprocessing import Process,Lock
import time
def task(name,mutex):
# 为自己的子进程加锁
mutex.acquire()
print('%s 1' % name)
time.sleep(1)
print('%s 2' % name)
time.sleep(1)
print('%s 3' % name)
# 释放子进程的锁
mutex.release()
if __name__ == '__main__':
mutex = Lock()
for i in range(3):
p = Process(target=task, args=('进程%s' % i,mutex))
p.start()
16-模拟抢票
一个进程就像是一个抢票的人，一个人把自己的请求提出给12306的网站，提取数据，修改数据就成功
要求启用多个进程修改同一个数据
# 抢票的环节
# 1.先去看网站的票数
# 2.假设票数如果为0就不能再买票了
import time
import json
from multiprocessing import Process, Lock
def search(name):
time.sleep(1) #模拟网络延迟
dic = json.load(open('db.txt', 'r', encoding='utf-8'))
print('<%s> 查看剩余的票数[%s]' % (name, dic['count']))
def get(name):
time.sleep(1)
dic = json.load(open('db.txt', 'r', encoding='utf-8'))
if dic['count'] > 0:
dic['count'] -= 1
time.sleep(3)
json.dump(dic, open('db.txt', 'w', encoding='utf-8'))
print('<%s>购票成功！' % name)
def task(name, mutex):
search(name)
mutex.acquire()
get(name)
mutex.release()
if __name__ == '__main__':
mutex = Lock()
for i in range(10):
p = Process(target=task, args=('路人%s' % i, mutex))
p.start()
.png)
17-互斥锁与join的区别
join确实能把并发变成串行，但是整个代码全部都是串行了，实际上是不合理的
但是互斥锁可以对代码进行分割，只是部分变成串行，这样更合理
# 抢票的环节
# 1.先去看网站的票数
# 2.假设票数如果为0就不能再买票了
import time
import json
from multiprocessing import Process, Lock
def search(name):
time.sleep(1) #模拟网络延迟
dic = json.load(open('db.txt', 'r', encoding='utf-8'))
print('<%s> 查看剩余的票数[%s]' % (name, dic['count']))
def get(name):
time.sleep(1)
dic = json.load(open('db.txt', 'r', encoding='utf-8'))
if dic['count'] > 0:
dic['count'] -= 1
time.sleep(3)
json.dump(dic, open('db.txt', 'w', encoding='utf-8'))
print('<%s>购票成功！' % name)
else:
print('<%s>购票失败！'%name)
def task(name, ):
search(name)
# mutex.acquire()
get(name)
# mutex.release()
if __name__ == '__main__':
# mutex = Lock()
for i in range(10):
p = Process(target=task, args=('路人%s' % i, ))
p.start()
p.join()
.png)
18-队列的使用
19-生产者消费者模型
20-JoinableQueue的使用
21-什么是线程
22-开启线程的两种方式
23-进程与线程的区别
24-Thread对象的其他属性或方法
25-守护线程
26-互斥锁
27-GIL的基本概念
28-GIL与自定义互斥锁的区别
29-GIL与多线程
30-死锁与递归锁
31-信号量
32-Event事件
33-定时器
34-线程queue
35-多线程实现并发的套接字通信
36-进程池线程池
37-异步调用与回调机制
38-进程池线程池小练习
39-协程介绍
40-协程实现与总结
41-greenlet模块
42-gevent模块
43-gevent异步提交任务
44-基于gevent模块实现并发的套接字通信
45-IO模型介绍
46-阻塞IO模型
47-非阻塞IO模型
48-多路复用IO模型
49-异步IO模型
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