进程的实现以及常用方法

进程的简介

进程的本质也是程序，而且是正在运行的程序

进程在运行过程中有三种状态，分别是就绪态、运行态以及阻塞态

进程可以分为四种，分别为同步阻塞、同步非阻塞、异步阻塞以及异步非阻塞。

同步是指一个任务的运行需要等待上一个任务的结束；异步是指将一个任务交给操作系统后继续去干其它的事，当该任务结束运行得到结果时只需告知一声即可。

阻塞是指等待其它任务结束或者在原地等待结果；非阻塞是指无序等待，当得到结果后通知一下即可。

在程序运行中，异步非阻塞效率最高。

一、进程的实现方法

1、直接调用Process模块

import time
from multiprocessing import Process


# 第一种：调用Process模块
def func(name):
    print("%s 启动了"%name)
    time.sleep(0.2)
    print("%s 结束了"%name)


if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=func,args=("egon",))
    p.start()
    print("猪")

2、写一个类继承Process，调用内中的run方法

import time
from multiprocessing import Process


# 第二种：继承Process模块，调用内中的run方法
class MyProcess(Process):
    def __init__(self, name):
        super().__init__()
        self.name = name

    def run(self):
        print("%s 启动了" % self.name)
        time.sleep(0.2)
        print("%s 结束了" % self.name)


if __name__ == '__main__':
    p = MyProcess("egon")
    p.start()
    print("猪")

二、join方法

子进程是由父进程开启的，父进程告诉操作系统创建一个子进程后就继续运行父进程的代码，父进程的代码可能会先运行完然后等待
子进程运行结束，为了保证每个子进程运行完后父进程再运行结束，可以在告知操作系统创建子进程之后调用join方法，保证创建每个子进程后
等待每个子进程的结束再运行并结束父进程。

同时开启了多个子进程的时候，可以每开启一个子进程的时候将其添加到一个列表中，添加完毕后再通过另一个for循环
将每个子进程取出，调用join方法。

join方法要等每个所有子进程都被告知给操作系统之后使用。

import time
from multiprocessing import Process

def func(i):
    print("%s 启动了"%i)
    time.sleep(i)
    print("%s 结束了"%i)

lis = []
if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        p = Process(target=func,args=(i,))
        p.start()
        lis.append(p)
    for p in lis:
        p.join()
    print("猪")

三、每个进程中的数据

每一个进程间的数据是不能直接共用的，每个进程的数据都是独立的。
即使时子进程和父进程的数据也是相互独立的。
原因：每个进程再运行的时候，操作系统会给每个进程再内存中分配一块内存空间，也就导致了每个进程中的数据时相互独立的。

from multiprocessing import Process
import time


money = 100

def test():
    global money
    money = 99999999


if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=test)
    p.start()
    p.join()
    print(money)

四、进程相关的方法

current_process().pid:当前进程的PID
getpid():获取当前进程的PID
getppid():获取当前进程的父进程的PID

import time
import os
from multiprocessing import Process

def fun(name):
    print("%s 开始运行！"%name, os.getpid(),os.getppid())  # 第一个是子进程的端口号，第二个是父进程的端口号，实际上是每个进程所在的python解释器的端口号
    time.sleep(0.2)
    print("%s 结束运行！"%name, os.getpid(),os.getppid())


if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=fun,args=("egon",))
    p.start()
    print("猪",os.getpid(),os.getppid())  # 第一个是运行父进程的python解释器的端口号，第二个是运行解释器的pycharm编辑器的端口号

五、守护进程

守护进程顾名思义是为了保护某个进程的运行而被创建的。
当被保护的进程死亡时，守护进程也会随之死亡。
守护进程的设定应该在告诉操作系统创建该进程之前。

import time
from multiprocessing import Process


def func(name):
    print("%s 正在运行" % name)
    time.sleep(0.2)
    print("%s 陪葬" % name)



if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=func,args=("egon",))
    p.daemon = True
    p.start()
    time.sleep(0.2)
    print("jason驾崩了！")
    time.sleep(1)

六、守护进程

当多个进程去访问同一个数据的时候，可以同时被多个进程拿到。
当每个进程对拿到的数据进行修改操作并保存到原来的位置的时候，一般情况下每个进程都会认为是自己对该数据做了操作。
但实际上每个进程的处理结果都会被下一个进程的处理结果覆盖，导致每个进程得到的反馈是都不正确。
此时需要一个机制，对每个进程处理数据的操作进行限制，在同一时间只有一个进程对该数据进行操作，等待上一个进程处理完后下一个进程才能对数据进行处理。
该机制就是互斥锁，给需要的数据在处理阶段进行上锁操作，每个进程需要拿到钥匙才能对数据进行操作，操作完毕后释放钥匙，下一个进程拿到钥匙后进行数据处理的操作。

PS：钥匙应该只提供一个

import time
from multiprocessing import Process,Lock
import json


def search(i):
    with open("data.txt","r",encoding="utf-8") as f:
        data = f.read()
    dic = json.loads(data)
    num = dic.get("ticket")
    print("%s查询：还剩%s张票"%(i,num))

def buy(i):
    with open("data.txt","r",encoding="utf-8") as f:
        data = f.read()
    dic = json.loads(data)
    num = dic.get("ticket")
    time.sleep(0.2)  # 模拟网络延迟
    if num == 0:
        print("没票了")
        return
    num -= 1
    dic["ticket"] = num
    with open("data.txt","w",encoding="utf-8") as a:
        json.dump(dic,a)
    print("%s抢票成功"%i)

def run(*args):
    i,l = args
    search(i)
    l.acquire()
    buy(i)
    l.release()

if __name__ == '__main__':
    l = Lock()
    for i in range(10):
        p = Process(target=run,args=(i,l),)
        p.start()
    print("zhu")

"""
0查询：还剩1张票
1查询：还剩1张票
2查询：还剩1张票
3查询：还剩1张票
4查询：还剩1张票
5查询：还剩1张票
7查询：还剩1张票
6查询：还剩1张票
8查询：还剩1张票
9查询：还剩1张票
0抢票成功
没票了
没票了
没票了
没票了
没票了
没票了
没票了
没票了
没票了
"""

import time
from multiprocessing import Process,Lock
import json


def search(i):
    with open("data.txt","r",encoding="utf-8") as f:
        data = f.read()
    dic = json.loads(data)
    num = dic.get("ticket")
    print("%s查询：还剩%s张票"%(i,num))

def buy(i):
    with open("data.txt","r",encoding="utf-8") as f:
        data = f.read()
    dic = json.loads(data)
    num = dic.get("ticket")
    time.sleep(0.2)  # 模拟网络延迟
    if num == 0:
        print("没票了")
        return
    num -= 1
    dic["ticket"] = num
    with open("data.txt","w",encoding="utf-8") as a:
        json.dump(dic,a)
    print("%s抢票成功"%i)

def run(*args):
    i,l = args
    search(i)
    # l.acquire()
    buy(i)
    # l.release()

if __name__ == '__main__':
    l = Lock()
    for i in range(10):
        p = Process(target=run,args=(i,l),)
        p.start()
    print("zhu")
"""
0查询：还剩1张票
1查询：还剩1张票
3查询：还剩1张票
2查询：还剩1张票
4查询：还剩1张票
5查询：还剩1张票
6查询：还剩1张票
7查询：还剩1张票
8查询：还剩1张票
9查询：还剩1张票
0抢票成功
1抢票成功
3抢票成功
2抢票成功
4抢票成功
5抢票成功
6抢票成功
7抢票成功
8抢票成功
9抢票成功
"""