抢票是并发执行

多个进程可以访问同一个文件

多个进程共享同一文件,我们可以把文件当数据库,用多个进程模拟多个人执行抢票任务

db.txt

{"count": 1}

并发运行,效率高,但竞争写同一文件,数据写入错乱,只有一张票,都卖成功给了10个人

#文件db.txt的内容为:{"count":1}
#注意一定要用双引号,不然json无法识别 from multiprocessing import Process
import time
import json class Foo(object): def search(self, name): with open("db.txt", "r") as f_read:
dic = json.load(f_read) time.sleep(1) # 模拟读数据的网络延迟
print("<%s>用户 查看剩余票数为 [%s]" % (name, dic["count"])) def get(self, name): with open("db.txt", "r") as f_read:
dic = json.load(f_read) if dic["count"] > 0:
dic["count"] -= 1
time.sleep(1) # 模拟写数据的网络延迟 with open("db.txt", "w") as f_write:
json.dump(dic, f_write) print("<%s> 购票成功" % name)
print("剩余票数为 [%s]" % dic["count"]) else:
print("没票了,抢光了") def task(self, name):
self.search(name)
self.get(name) if __name__ == "__main__": obj = Foo()
for i in range(1,11): # 模拟并发10个客户端抢票
p = Process(target=obj.task, args=("路人%s" % i,))
p.start()

总结:程序出现数据写入错乱

大家都查到票为1,都购票成功

<路人1>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人2>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人3>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人4>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人5>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人6>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人7>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人8>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人9>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人10>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人1> 购票成功
剩余票数为 [0]
<路人2> 购票成功
剩余票数为 [0]
<路人3> 购票成功
剩余票数为 [0]
<路人4> 购票成功
剩余票数为 [0]
<路人5> 购票成功
剩余票数为 [0]
<路人6> 购票成功
剩余票数为 [0]
<路人7> 购票成功
剩余票数为 [0]
<路人8> 购票成功
剩余票数为 [0]
<路人9> 购票成功
剩余票数为 [0]
<路人10> 购票成功
剩余票数为 [0] 总结程序出现数据写入错乱

加锁处理:购票行为由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但保证了数据安全

购票功能不应该并发执行,查票应该是并发执行的

查票准不准确不重要,有可能这张票就被别人买走

一个人写完以后,让另外一个人基于上一个人写的结果,再做购票操作

#把文件db.txt的内容重置为:{"count":1}
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Lock
import time
import json class Foo(object): def search(self, name): with open("db.txt", "r") as f_read:
dic = json.load(f_read) time.sleep(1) # 模拟读数据的网络延迟
print("<%s>用户 查看剩余票数为 [%s]" % (name, dic["count"])) def get(self, name): with open("db.txt", "r") as f_read:
dic = json.load(f_read) if dic["count"] > 0:
dic["count"] -= 1
time.sleep(1) # 模拟写数据的网络延迟 with open("db.txt", "w") as f_write:
json.dump(dic, f_write) print("<%s> 购票成功" % name)
print("剩余票数为 [%s]" % dic["count"]) else:
print("没票了,抢光了") def task(self, name, mutex):
self.search(name) mutex.acquire()
self.get(name)
mutex.release() if __name__ == "__main__": mutex = Lock()
obj = Foo()
for i in range(1,11): # 模拟并发10个客户端抢票
p = Process(target=obj.task, args=("路人%s" % i, mutex))
p.start()

执行结果

<路人2>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人3>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人1>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人4>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人5>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人7>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人6>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人8>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人9>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人10>用户 查看剩余票数为 [1]
<路人2> 购票成功
剩余票数为 [0]
没票了,抢光了
没票了,抢光了
没票了,抢光了
没票了,抢光了
没票了,抢光了
没票了,抢光了
没票了,抢光了
没票了,抢光了
没票了,抢光了

with lock

相当于lock.acquire(),执行完自代码块自动执行lock.release()
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Lock
import time
import json class Foo(object): def search(self, name): with open("db.txt", "r") as f_read:
dic = json.load(f_read) time.sleep(1) # 模拟读数据的网络延迟
print("<%s>用户 查看剩余票数为 [%s]" % (name, dic["count"])) def get(self, name): with open("db.txt", "r") as f_read:
dic = json.load(f_read) if dic["count"] > 0:
dic["count"] -= 1
time.sleep(1) # 模拟写数据的网络延迟 with open("db.txt", "w") as f_write:
json.dump(dic, f_write) print("<%s> 购票成功" % name)
print("剩余票数为 [%s]" % dic["count"]) else:
print("没票了,抢光了") def task(self, name, mutex):
self.search(name) with mutex: # 相当于lock.acquire(),执行完自代码块自动执行lock.release()
self.get(name) if __name__ == "__main__": mutex = Lock()
obj = Foo()
for i in range(1,11): # 模拟并发10个客户端抢票
p = Process(target=obj.task, args=("路人%s" % i, mutex))
p.start()
												

python 并发编程 多进程 模拟抢票的更多相关文章

  1. python并发编程&多进程(二)

    前导理论知识见:python并发编程&多进程(一) 一 multiprocessing模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_cou ...

  2. python 并发编程 多进程 互斥锁 目录

    python 并发编程 多进程 互斥锁 模拟抢票 互斥锁与join区别

  3. python并发编程&多进程(一)

    本篇理论居多,实际操作见:  python并发编程&多进程(二) 一 什么是进程 进程:正在进行的一个过程或者说一个任务.而负责执行任务则是cpu. 举例(单核+多道,实现多个进程的并发执行) ...

  4. Python并发编程-多进程

    Python并发编程-多进程 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.多进程相关概念 由于Python的GIL全局解释器锁存在,多线程未必是CPU密集型程序的好的选择. ...

  5. python 并发编程 多进程 目录

    python multiprocessing模块 介绍 python 开启进程两种方法 python 并发编程 查看进程的id pid与父进程id ppid python 并发编程 多进程 Proce ...

  6. python 并发编程 多进程 队列目录

    python 并发编程 多进程 队列 python 并发编程 多进程 生产者消费者模型介绍 python 并发编程 多进程 生产者消费者模型总结 python 并发编程 多进程 JoinableQue ...

  7. python 并发编程-- 多进程

    一 multiprocessing 模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看),在python中大部分情况需要使用多进程 ...

  8. python 并发编程 多进程 互斥锁与join区别

    互斥锁与join 互斥锁和join都可以把并发变成串行 以下代码是用join实现串行 from multiprocessing import Process import time import js ...

  9. python 并发编程 多进程 生产者消费者模型介绍

    一 生产者消费者模型介绍 为什么要使用生产者消费者模型 生产者指的是生产数据的任务,消费者指的是处理数据的任务, 生产数据目的,是为了给消费者处理. 在并发编程中,如果生产者处理速度很快,而消费者处理 ...

随机推荐

  1. /etc/fstab 下的配置参数

    第一列:分区的label或者UUID 若要查看/dev/sdb1设备的label或者UUID[root@localhost ~]# dumpe2fs -h /dev/sdb1dumpe2fs 1.42 ...

  2. SSH开发环境整合

    第一步:Spring开发环境搭建 1.1: 添加配置文件和相应spring-3.2-core.Jar 核心包 配置文件 <?xml version="1.0" encodin ...

  3. puppet运维自动化之用户管理

    系统管理员离不开账户管理,账户管理,密码管理,开发机器,测试机器,线上机器,都需要创建用户,并给与相关用户的权限.你如果要创建100个,1000个账户和密码,你会不会疯掉,如何在1分钟完成百上千个账户 ...

  4. 【NOIP2016提高A组五校联考4】label

    题目 题目 20%算法 设\(f_{i,j}\)表示第i个节点选了j这个权值的方案数. 显然转移方程为,\[f_{i,j}=\Pi_{v=son(i)}(\sum_{k=1}^{j-k}f_{v,k} ...

  5. Vue的编译过程

      碰到是否有template选项时,会询问是否要对template进行编译: 在template编译(渲染成UI)有一个过程.模板通过编译生成AST,再由AST生成Vue的渲染函数,渲染函数结合数据 ...

  6. html abbr标签 语法

    html abbr标签 语法 作用:标记一个缩写 大理石平台 说明:<abbr> 标签指示简称或缩写,比如 "WWW" 或 "NATO".通过对缩写 ...

  7. vue-cli 构建的 Vue 项目用 localhost 加 端口 能访问,但是切换到 ip 加 端口 就不能访问

    问题出在 webpack 的配置 在 config 文件夹下, 找到 index.js 目录, 找到如下代码 host: 'localhost', // can be overwritten by p ...

  8. 详解cocos2dx 3.0的release版本在android平台的签名过程

    当您的游戏准备发布前,需要编译成为release版本,命令中需要增加 -m release,编译命令如下: cocos compile -p android -m release 在编译结束后,生成x ...

  9. 在ThinkPHP框架(5.0.24)下引入Ueditor并实现向七牛云对象存储上传图片同时将图片信息保存到MySQL数据库,同时实现lazyload懒加载

    这是我花了很多天的时间才得以真正实现的一组需求. 文章后面有完整Demo的GitHub链接. 一. 需求描述 1. 应用是基于ThinkPHP5开发的: 2. 服务器环境是LNMP,PHP版本是7.2 ...

  10. DataList是外部传入的子项数据列表

    //定义适配器类public class MyAdapter extends RecyclerView.Adapter<MyAdapter.MyViewHolder>{ private C ...