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问题：当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱的问题
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进程同步
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#多进程抢占输出资源
import os
import time
import random
from multiprocessing import Process
def work(n):
print(f'{n}: {os.getpid()} is running')
# time.sleep(random.random())
time.sleep(2)
print(f"{n}: {os.getpid()} is done")
if __name__ == '__main__':
for i in range(3):
p = Process(target= work, args=(i, ))
p.start()
#使用锁维护执行顺序
#由并发变成了串行，牺牲了运行效率，但避免了竞争
import os,time,random
from multiprocessing import Process,Lock
def work(lock, n):
lock.acquire()
print(f'{n}: {os.getpid()} is running')
time.sleep(random.randint(1, 3))
print(f'{n}: {os.getpid()} is done')
lock.release()
if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
for i in range(3):
p = Process(target=work, args=(lock, i))
p.start()
'''加锁可以实现顺序的执行，但是程序又重新变成串行了，
浪费时间但是保证了数据安全
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#文件db的内容为：{"count": 1}
#注意一定要用双引号，不然json无法识别
#并发运行，效率高，但竞争写同一文件，数据写入错乱
from multiprocessing import Process,Lock
import time, json, random
def search():#查询剩余票数
dic = json.load(open('db')) #从文件中把数据读出来
# 下面两句和上面一句的功能一样
# data = open('db')
# dic = json.load(data)
print(f'剩余票数{dic["count"]}')#打印
def get():#买票
dic = json.load(open('db')) #打开文件
time.sleep(0.1) #模拟读数据的网络延迟
if dic['count'] > 0:
dic['count'] -= 1
time.sleep(0.2) #模拟写数据的网络延迟
json.dump(dic, open('db', 'w'))
# 下面两句和上面一句会得到相同的效果
# data = open('db', 'w')
# json.dump(dic, data)
print('购票成功')
def task():
search()
get()
if __name__ == '__main__':
for i in range(100): # 模拟并发100个客户端抢票
p = Process(target=task)
p.start()
#用锁来保证数据安全
from multiprocessing import Process,Lock
import time, json, random
def search():#查询剩余票数
dic = json.load(open('db')) #从文件中把数据读出来
# 下面两句和上面一句的功能一样
# data = open('db')
# dic = json.load(data)
print(f'剩余票数{dic["count"]}')#打印
def get():#买票
dic = json.load(open('db')) #打开文件
time.sleep(random.random()) #模拟读数据的网络延迟
if dic['count'] > 0:
dic['count'] -= 1
time.sleep(random.random()) #模拟写数据的网络延迟
json.dump(dic, open('db', 'w'))
# 下面两句和上面一句会得到相同的效果
# data = open('db', 'w')
# json.dump(dic, data)
print('购票成功')
def task(lock):
search()
lock.acquire()
get()
lock.release()
if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
for i in range(30): # 模拟并发30个客户端抢票
p = Process(target=task, args=(lock, ))
p.start()
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加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只
能有一个任务可以修改即串行的修改，速度慢了，但是数
据变安全了。
文件共享数据实现进程间通信，问题有：
1.效率低（共享数据基于文件，而文件是在硬盘上的数据）
2.需要自己加锁处理
我们需要：
1.效率高，（多个进程共享一块内存的数据）
2.帮我们处理好锁问题，这就是multiprocessing模块提供
的基于消息的IPC通信机制：队列和管道
注意：
队列和管道都是将数据存放于内存中，队列又是基于（管道+锁）
实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来，我们应该尽量
避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复
杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性。
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