# -*- coding: utf-8 -*- """ 多进程数据共享 管道Pipe 逻辑: 2个进程,各自发送数据到管道,对方从管道中取到数据 总结: 1.只适合两个进程 2.recv 会阻塞 3.其中一个进程结束了,管道还在,另外一个进程还能使用 4.可以把管道认为一个队列, 发送数据端,往队列写数据 接收数据端,从队列读数据,队列空了阻塞 单向管道 1个队列,双向管道 2个队列 使用: 1. 创建2个管道的两端的对象 pipe_left_conn,pipe_right_…

# -*- coding: utf-8 -*- """ 多进程数据共享 服务器进程 multiprocessing.Manager 入门使用 逻辑: 20个子线程修改共享数据 总结: 1. Mangeer类似 Value,Array 2. 里面内容比较多,这只是入门用法 3. 还可以操作共享自定义对象,本例是基本数据结构 简单使用: 1. 创建多进程管理的 基本数据结构 list1 = manager.list([1,2,3,4,5]) dict1 = manager.dic…

1. Code # -*- coding: utf-8 -*- """ 多进程 数据共享 共享变量 Value,Array 逻辑: 2个进程,对同一份数据,一个做加法,一个做加法,各做10次 总结: 1.入口代码 必须放在 if __name__ == '__main__' 下,不然报错,不清楚为什么 用法: 1. 创建共享变量 o = Value('i',1000) or o = Array('i',list) 指定不同的类型 2. 启动子进程通过 o.value or o…

1  队列读写 # -*- coding: utf-8 -*- """ 多进程 共享 队列 multiprocessing.Process 逻辑: 一个进程往队列写数据,一个进程从读写读数据 写进程完了后,主进程强行结束读进程 使用: 1. 创建队列 q = multiprocessing.Queue() ,默认无限大小,可以指定大小 2. 把队列 q 当参数传给 子进程 执行代码, 猜测应该不能通过全局变量的方式访问 3. 在子进程中读写队列数据 q.put(<dat…

# -*- coding: utf-8 -*- """ 多进程 同步 事件multiprocessing.Event 逻辑: 子线程负责打印,会阻塞, 等待主进程发出控制信号 以便继续 总结: 个人理解, multiprocessing.Event 中维护了一个boolean变量,初始值为Fasle e.wait() 如果为Fasle会阻塞,True继续执行 , set() 将值设置为True clear() 将值设置为False is_set() 查看 不确定是否支持多个子…

# -*- coding: utf-8 -*- """ 多进程同步 使用信号量 multiprocessing.Semaphore 逻辑: 启动5个进程,打印,每个各自睡眠2秒 竞争2个锁大小的信号量,任何时候只有2个进程在执行打印 总结: 1.通过信号 实现了Pool的效果,任何时候最多只有2个进程在执行指定代码段 2.相当于创建了锁的数组,一次创建多把锁,绑定同一个名字 3.与RLock 有细微区别 RLock 同一个进程可以锁多次 Semaphore 多个不同进程可以同…

# -*- coding: utf-8 -*- """ 多进程 锁使用 逻辑: 10个进程各种睡眠2秒,然后打印. 不加锁同时打印出来,总共2秒,加锁一个接一个打印,总共20秒 总结: 1.Lock 只要1把锁,RLock 有多把锁,但是不清楚什么场景只适合用RLock 使用: 1. 创建所 lock = Lock() or lock = RLock() 2. 把锁当做参数传入给子进程 3. 在子进程执行代码中对代码块,加锁 lock.acquire(); 其他代码 lock…

1.Python多线程.多进程 目的提高并发 1.一个应用程序,可以有多进程和多线程 2.默认:单进程,单线程 3.单进程,多线程 IO操作,不占用CPU python的多线程:IO操作,多线程提供并发 计算性操作 多进程提高并发 4.GIL,全局解释器锁 总结: 多进程,多线程,提供并发 IO密集型:多线程 计算密集型:多进程 2.threading模块 threading模块对象 描述 Thread 表示一个线程的执行的对象 Lock 锁原语对象 RLock 可重入锁对象.使单线程可以再次获…

一.python并发编程之多进程 1.1 multiprocessing模块介绍 由于GIL的存在,python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程. multiprocessing包是Python中的多进程管理包.与threading.Thread类似,它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程.该进程可以运行在Python程序内部编写的函数. 该Process对象与Thread对象的用法…

# -*- coding: UTF-8 -*- """ 学习队列 Queue 总结: 1. 队列可以设置大小,也可以无限大小 2. 空了,满了,读写时可以阻塞,也可以报错 3. 队列中可以存储不同的数据类型对象 4. 队列的实现大量用到 线程模块 threading ,说明适用多线程之间的数据共享操作 不确定是否适合多进程之间的数据共享操作 5. 队列的实现用到锁操作,acquire,release,wait,notify 不需要在个人代码中使用 使用: 1. 创建队列对象…