1.JoinableQueue队列 JoinableQueue([maxsize]):这就像是一个Queue对象,但是队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理.通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的. 案例: from multiprocessing import JoinableQueue # join是等待某个任务完成 able 可以 Queue 队列 # 翻译过来被join的队列 q = JoinableQueue() q.put(') q.put(') print('取走一个…

进程:程序正在执行的过程,就是一个正在执行的任务,而负责执行任务的就是cpu 操作系统:操作系统就是一个协调.管理和控制计算机硬件资源和软件资源的控制程序. 操作系统的作用: 1:隐藏丑陋复杂的硬件接口,提供良好的抽象接口 2:管理.调度进程,并且将多个进程对硬件的竞争变得有序. 多道技术产生的背景:针对单核,实现并发. 多道技术:多道技术中的多道指的是多个程序,多道技术的实现是为了解决多个程序竞争或者说共享同一个资源(比如cpu)的有序调度问题,解决方式即多路复用,多路复用分为时间上的复用和空…

Process类与开启进程.守护进程.互斥锁 一.multiprocessing模块 1.multiprocessing模块用来开启子进程,并在子进程中执行我们定制的任务(比如函数),该模块与多线程模块threading的编程接口类似. 2.multiprocessing模块的功能众多:支持子进程.通信和共享数据.执行不同形式的同步,提供了Process.Queue.Pipe.Lock等组件. 二.Process类 Process([group [, target [, name [, args…

[并发编程 - socketserver模块实现并发.[进程查看父子进程pid.僵尸进程.孤儿进程.守护进程.互斥锁.队列.生产者消费者模型] socketserver模块实现并发 基于tcp的套接字,关键就是两个循环,一个链接循环,一个通信循环 socketserver模块中分两大类:server类(解决链接问题)和request类(解决通信问题) socketserver模块的使用 基于TCP协议的套接字--支持并发(拿之前通信的例子,主要针对服务端,客户端不变) # 服务端.py impo…

day35 守护进程.互斥锁.IPC 1.守护进程 # 守护进程:当父进程执行完毕后,设置的守护进程也会跟着结束# 当一个进程被设置为守护进程后,其不能再产生子进程​ from multiprocessing import Process import time ​ def test(): print("妃子入宫了") time.sleep(5) print("子进程挂了") ​ if __name__ == '__main__': p = Process(targ…

1.joinablequeue队列 joinablequeue与queue一样,也是一种队列,其继承自queue,也有queue中的put 与get 方法,但是在joinablequeue中有自己的 task_done 与 join方法 task_done方法: 记录从队列中取出的数据是否执行完毕 join方法: 会等待对列取完后才会执行后续的代码,相当于是一个阻塞操作,与进程的join方法相似 2.joinablequeue方法及守护进程的应用 import time import rando…

六 守护线程 无论是进程还是线程,都遵循:守护xxx会等待主xxx运行完毕后被销毁 需要强调的是:运行完毕并非终止运行 #1.对主进程来说,运行完毕指的是主进程代码运行完毕 #2.对主线程来说,运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕,主线程才算运行完毕 详细解释: #1 主进程在其代码结束后就已经算运行完毕了(守护进程在此时就被回收),然后主进程会一直等非守护的子进程都运行完毕后回收子进程的资源(否则会产生僵尸进程),才会结束, #2 主线程在其他非守护线程运行完毕后才算运行…

一.守护进程 主进程创建守护进程,守护进程的主要的特征为:①守护进程会在主进程代码执行结束时立即终止:②守护进程内无法继续再开子进程,否则会抛出异常. 实例: from multiprocessing import Process from threading import Thread import time def foo(): # 守护进程 print(123) time.sleep(1) print("end123") def bar(): print(456) time.sl…

1.互斥锁: 原理:将并行变成串行 精髓:局部串行,只针对共享数据修改 保护不同的数据就应该用不用的锁 from threading import Thread, Lock import time n = 100 def task(): global n mutex.acquire() # 效率低了 但是数据安全了 temp = n time.sleep(0.1) # 100个线程 都拿到了100 所以就是 100个线程100-1 n = temp - 1 mutex.release() if…

1.同步锁 (Lock) 当全局资源(counter)被抢占的情况,问题产生的原因就是没有控制多个线程对同一资源的访问,对数据造成破坏,使得线程运行的结果不可预期.这种现象称为“线程不安全”.在开发过程中我们必须要避免这种情况,那怎么避免?这就用到了互斥锁了. 例如: import threading,time def sub(): global num #对全局变量进行操作 temp=num time.sleep(0.001) #模拟线程执行中出现I/o延迟等 num=temp- #所有线程对…