进程

进程

进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体，在当代面向线程的计算机结构中，进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。

狭义定义：进程是正在运行的程序实例。

广义定义：进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它是操作系统执行的基本单元，在传统的操作系统中，进程既是基本的分配单元，也是基本的执行单元。

第一，进程是一个实体。每一个进程都有它自己的地址空间，一般情况下，包括文本区域（text region）、数据区域（data region）和堆栈（stack region）。文本区域存储处理器执行的代码；数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内存；堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量。
第二，进程是一个“执行中的程序”。程序是一个没有生命的实体，只有处理器赋予程序生命时（操作系统执行之），它才能成为一个活动的实体，我们称其为进程。[3] 
进程是操作系统中最基本、重要的概念。是多道程序系统出现后，为了刻画系统内部出现的动态情况，描述系统内部各道程序的活动规律引进的一个概念,所有多道程序设计操作系统都建立在进程的基础上。

从理论角度看，是对正在运行的程序过程的抽象；
从实现角度看，是一种数据结构，目的在于清晰地刻画动态系统的内在规律，有效管理和调度进入计算机系统主存储器运行的程序。

动态性：进程的实质是程序在多道程序系统中的一次执行过程，进程是动态产生，动态消亡的。
并发性：任何进程都可以同其他进程一起并发执行
独立性：进程是一个能独立运行的基本单位，同时也是系统分配资源和调度的独立单位；
异步性：由于进程间的相互制约，使进程具有执行的间断性，即进程按各自独立的、不可预知的速度向前推进
结构特征：进程由程序、数据和进程控制块三部分组成。
多个不同的进程可以包含相同的程序：一个程序在不同的数据集里就构成不同的进程，能得到不同的结果；但是执行过程中，程序不能发生改变。

程序是指令和数据的有序集合，其本身没有任何运行的含义，是一个静态的概念。
而进程是程序在处理机上的一次执行过程，它是一个动态的概念。
程序可以作为一种软件资料长期存在，而进程是有一定生命期的。
程序是永久的，进程是暂时的。

注意：同一个程序执行两次，就会在操作系统中出现两个进程，所以我们可以同时运行一个软件，分别做不同的事情也不会混乱。

进程调度

要想多个进程交替运行，操作系统必须对这些进程进行调度，这个调度也不是随机进行的，而是需要遵循一定的法则，由此就有了进程的调度算法。

先来先服务（FCFS）调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。FCFS算法比较有利于长作业（进程），而不利于短作业（进程）。由此可知，本算法适合于CPU繁忙型作业，而不利于I/O繁忙型的作业（进程）。

短作业（进程）优先调度算法（SJ/PF）是指对短作业或短进程优先调度的算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。但其对长作业不利；不能保证紧迫性作业（进程）被及时处理；作业的长短只是被估算出来的。

时间片轮转(Round Robin，RR)法的基本思路是让每个进程在就绪队列中的等待时间与享受服务的时间成比例。在时间片轮转法中，需要将CPU的处理时间分成固定大小的时间片，例如，几十毫秒至几百毫秒。如果一个进程在被调度选中之后用完了系统规定的时间片，但又未完成要求的任务，则它自行释放自己所占有的CPU而排到就绪队列的末尾，等待下一次调度。同时，进程调度程序又去调度当前就绪队列中的第一个进程。
      显然，轮转法只能用来调度分配一些可以抢占的资源。这些可以抢占的资源可以随时被剥夺，而且可以将它们再分配给别的进程。CPU是可抢占资源的一种。但打印机等资源是不可抢占的。由于作业调度是对除了CPU之外的所有系统硬件资源的分配，其中包含有不可抢占资源，所以作业调度不使用轮转法。
在轮转法中，时间片长度的选取非常重要。首先，时间片长度的选择会直接影响到系统的开销和响应时间。如果时间片长度过短，则调度程序抢占处理机的次数增多。这将使进程上下文切换次数也大大增加，从而加重系统开销。反过来，如果时间片长度选择过长，例如，一个时间片能保证就绪队列中所需执行时间最长的进程能执行完毕，则轮转法变成了先来先服务法。时间片长度的选择是根据系统对响应时间的要求和就绪队列中所允许最大的进程数来确定的。
      在轮转法中，加入到就绪队列的进程有3种情况：
      一种是分给它的时间片用完，但进程还未完成，回到就绪队列的末尾等待下次调度去继续执行。
      另一种情况是分给该进程的时间片并未用完，只是因为请求I/O或由于进程的互斥与同步关系而被阻塞。当阻塞解除之后再回到就绪队列。
      第三种情况就是新创建进程进入就绪队列。
      如果对这些进程区别对待，给予不同的优先级和时间片从直观上看，可以进一步改善系统服务质量和效率。例如，我们可把就绪队列按照进程到达就绪队列的类型和进程被阻塞时的阻塞原因分成不同的就绪队列，每个队列按FCFS原则排列，各队列之间的进程享有不同的优先级，但同一队列内优先级相同。这样，当一个进程在执行完它的时间片之后，或从睡眠中被唤醒以及被创建之后，将进入不同的就绪队列。  

前面介绍的各种用作进程调度的算法都有一定的局限性。如短进程优先的调度算法，仅照顾了短进程而忽略了长进程，而且如果并未指明进程的长度，则短进程优先和基于进程长度的抢占式调度算法都将无法使用。
而多级反馈队列调度算法则不必事先知道各种进程所需的执行时间，而且还可以满足各种类型进程的需要，因而它是目前被公认的一种较好的进程调度算法。在采用多级反馈队列调度算法的系统中，调度算法的实施过程如下所述。
(1) 应设置多个就绪队列，并为各个队列赋予不同的优先级。第一个队列的优先级最高，第二个队列次之，其余各队列的优先权逐个降低。该算法赋予各个队列中进程执行时间片的大小也各不相同，在优先权愈高的队列中，为每个进程所规定的执行时间片就愈小。例如，第二个队列的时间片要比第一个队列的时间片长一倍，……，第i+1个队列的时间片要比第i个队列的时间片长一倍。
(2) 当一个新进程进入内存后，首先将它放入第一队列的末尾，按FCFS原则排队等待调度。当轮到该进程执行时，如它能在该时间片内完成，便可准备撤离系统；如果它在一个时间片结束时尚未完成，调度程序便将该进程转入第二队列的末尾，再同样地按FCFS原则等待调度执行；如果它在第二队列中运行一个时间片后仍未完成，再依次将它放入第三队列，……，如此下去，当一个长作业(进程)从第一队列依次降到第n队列后，在第n 队列便采取按时间片轮转的方式运行。

(3) 仅当第一队列空闲时，调度程序才调度第二队列中的进程运行；仅当第1～(i-1)队列均空时，才会调度第i队列中的进程运行。如果处理机正在第i队列中为某进程服务时，又有新进程进入优先权较高的队列(第1～(i-1)中的任何一个队列)，则此时新进程将抢占正在运行进程的处理机，即由调度程序把正在运行的进程放回到第i队列的末尾，把处理机分配给新到的高优先权进程。

进程的并行与并发

并行：并行是指两者同时执行，比如赛跑，两个人都在不停的跑

并发：并发是指资源有限的情况下，两者交替轮流使用资源，比如一段路（单核CPU资源）同时只能过一个人，A走一段后，让给B，B用完继续给A，交替使用，目的是提高效率。

区别：

并行是从微观上，也就是在一个精确的时间片刻，有不同的程序在执行，这就要求必须有多个处理器。

并发是从宏观上，在一个时间段上可以看出是同时执行的，比如一个服务器同时处理多个session。

同步异步阻塞非阻塞

状态介绍

在了解其他概念之前，我们首先要了解进程的几个状态。在程序运行的过程中，由于被操作系统的调度算法控制，程序会进入几个状态：就绪，运行和阻塞。

　（1）就绪(Ready)状态

　　当进程已分配到除CPU以外的所有必要的资源，只要获得处理机便可立即执行，这时的进程状态称为就绪状态。

　（2）执行/运行(Running)状态

　　当进程已获得处理机，其程序正在处理机上执行，此时的进程状态称为执行状态。

　（3）阻塞(Blocked)状态

　　正在执行的进程，由于等待某个事件发生而无法执行时，便放弃处理机而处于阻塞状态。引起进程阻塞的事件可有多种，例如，等待I/O完成、申请缓冲区不能满足、等待信件（信号）等。

同步和异步

　所谓同步就是一个任务的完成需要依赖另外一个任务时，只有等待被完成后，依赖的任务才能算完成，这是一种可靠的任务序列。要么成功都成功，失败都失败，两个任务的状态可以保持一致。

　所谓异步是不需要等待被依赖的任务完成，只是通知被依赖的任务要求完成什么工作，依赖的任务也立即执行，只要自己完成了整个任务就算完成了。至于被依赖的任务最终是否真正完成，依赖它的任务无法确定，所以它是不可靠的任务序列。

比如我去银行办理业务，可能会有两种方式：
第一种 ：选择排队等候；
第二种 ：选择取一个小纸条上面有我的号码，等到排到我这一号时由柜台的人通知我轮到我去办理业务了；

第一种：前者(排队等候)就是同步等待消息通知，也就是我要一直在等待银行办理业务情况；

第二种：后者(等待别人通知)就是异步等待消息通知。在异步消息处理中，等待消息通知者(在这个例子中就是等待办理业务的人)往往注册一个回调机制，在所等待的事件被触发时由触发机制(在这里是柜台的人)通过某种机制(在这里是写在小纸条上的号码，喊号)找到等待该事件的人。

阻塞与非阻塞

　阻塞和非阻塞这两个概念与程序（线程）等待消息通知（无所谓同步或者异步）时的状态有关。也就是说阻塞与非阻塞主要是程序（线程）等待消息通知时的状态角度来说的。

继续上面的那个例子，不论是排队还是使用号码等待通知，如果在这个等待的过程中，等待者除了等待消息通知之外不能做其它的事情，那么该机制就是阻塞的，表现在程序中,也就是该程序一直阻塞在该函数调用处不能继续往下执行。
相反，有的人喜欢在银行办理这些业务的时候一边打打电话发发短信一边等待，这样的状态就是非阻塞的，因为他(等待者)没有阻塞在这个消息通知上，而是一边做自己的事情一边等待。

注意：同步非阻塞形式实际上是效率低下的，想象一下你一边打着电话一边还需要抬头看到底队伍排到你了没有。如果把打电话和观察排队的位置看成是程序的两个操作的话，这个程序需要在这两种不同的行为之间来回的切换，效率可想而知是低下的；而异步非阻塞形式却没有这样的问题，因为打电话是你(等待者)的事情，而通知你则是柜台(消息触发机制)的事情，程序没有在两种不同的操作中来回切换。

同步/异步与阻塞/非阻塞

1.同步阻塞形式

效率最低。专心做一件事，什么别的事都做不了。

2.异步阻塞形式

异步操作是可以被阻塞住的，只不过它不是在处理消息时阻塞，而是在等待消息通知时被阻塞。

3.同步非阻塞形式

这个程序需要在两种不同的行为之间来回切换，效率可想而知是低下的。

4异步非阻塞形式

效率高，程序没有在两种不同的操作中来回切换

很多人会把同步和阻塞混淆，是因为很多时候同步操作会以阻塞的形式表现出来，同样的，很多人也会把异步和非阻塞混淆，因为异步操作一般都不会在真正的IO操作处被阻塞

进程的创建与结束

进程的创建

　但凡是硬件，都需要有操作系统去管理，只要有操作系统，就有进程的概念，就需要有创建进程的方式，一些操作系统只为一个应用程序设计，比如微波炉中的控制器，一旦启动微波炉，所有的进程都已经存在。

　而对于通用系统（跑很多应用程序），需要有系统运行过程中创建或撤销进程的能力，主要分为4中形式创建新的进程：

　　1.系统初始化（查看进程linux中用ps命令，windows中用任务管理器，前台进程负责与用户交互，后台运行的进程与用户无关，运行在后台并且只在需要时才唤醒的进程，称为守护进程，如电子邮件、web页面、新闻、打印）

　　2.一个进程在运行过程中开启了子进程（nginx开启多进程，os.fork，subprocess.Popen等）

　　3.用户的交互式请求，而创建一个新进程（如用户双击暴风影音）

　　4.一个批处理作业的初始化（在大型机的批处理系统中应用）

　　无论哪一种，新进程的创建都是由一个已经存在的进程执行了一个用于创建进程的系统调用而创建的。

1. 在UNIX中该系统调用是：fork，fork会创建一个与父进程一模一样的副本，二者有相同的存储映像、同样的环境字符串和同样的打开文件（在shell解释器进程中，执行一个命令就会创建一个子进程）

　　2. 在windows中该系统调用是：CreateProcess，CreateProcess既处理进程的创建，也负责把正确的程序装入新进程。

　　关于创建子进程，UNIX和windows

　　1.相同的是：进程创建后，父进程和子进程有各自不同的地址空间（多道技术要求物理层面实现进程之间内存的隔离），任何一个进程的在其地址空间中的修改都不会影响到另外一个进程。

　　2.不同的是：在UNIX中，子进程的初始地址空间是父进程的一个副本，提示：子进程和父进程是可以有只读的共享内存区的。但是对于windows系统来说，从一开始父进程与子进程的地址空间就是不同的。

进程的结束

　1.正常退出（自愿，如用户点击交互式页面的叉号，或程序执行完毕调用发起系统调用正常退出，在linux中用exit，在windows中用ExitProcess）

　2.出错退出（自愿，python a.py不存在）

　3.严重错误（非自愿，执行非法指令，使用不存在的内存，I/O等）

　4.被其他进程杀死（kill）

在python程序中的进程操作

multiprocess模块

仔细说来，multiprocess不是一个模块而是python中一个操作、管理进程的包。之所以叫multi是取自multiple的多功能的意思，在这个包中几乎包含了和进程有关的所有子模块。

仔细说来，multiprocess不是一个模块而是python中一个操作、管理进程的包。之所以叫multi是取自multiple的多功能的意思，在这个包中几乎包含了和进程有关的所有子模块。由于提升的子模块非常多，大致分为四个部分：创建进程部分，进程同步部分，进程池部分，进程之间数据共享。

multiprocess.process模块

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动）

强调：
1. 需要使用关键字的方式来指定参数
2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号

参数介绍：
1 group参数未使用，值始终为None
2 target表示调用对象，即子进程要执行的任务
3 args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',)
4 kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18}
5 name为子进程的名称

1 p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run() 
2 p.run():进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法  
3 p.terminate():强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁
4 p.is_alive():如果p仍然运行，返回True
5 p.join([timeout]):主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程  

1 p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置
2 p.name:进程的名称
3 p.pid：进程的pid
4 p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可)
5 p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）

在Windows操作系统中由于没有fork(linux操作系统中创建进程的机制)，在创建子进程的时候会自动 import 启动它的这个文件，而在 import 的时候又执行了整个文件。因此如果将process()直接写在文件中就会无限递归创建子进程报错。所以必须把创建子进程的部分使用if __name__ ==‘__main__’ 判断保护起来，import 的时候  ，就不会递归运行了。

使用process模块创建进程

在一个Python进程中开启子进程，start方法和并发效果。

import time
from multiprocessing import Process

def f(name):
    print('hello', name)
    print('我是子进程')

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=f, args=('bob',))
    p.start()
    time.sleep(1)
    print('执行主进程的内容了')

import time
from multiprocessing import Process

def f(name):
    print('hello', name)
    time.sleep(1)
    print('我是子进程')


if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=f, args=('bob',))
    p.start()
    #p.join()
    print('我是父进程')

import os
from multiprocessing import Process

def f(x):
    print('子进程id ：',os.getpid(),'父进程id ：',os.getppid())
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    print('主进程id ：', os.getpid())
    p_lst = []
    for i in range(5):
        p = Process(target=f, args=(i,))
        p.start()

多个进程同时运行（子进程的执行顺序不是根据启动顺序决定的）

import time
from multiprocessing import Process


def f(name):
    print('hello', name)
    time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    p_lst = []
    for i in range(5):
        p = Process(target=f, args=('bob',))
        p.start()
        p_lst.append(p)

import time
from multiprocessing import Process


def f(name):
    print('hello', name)
    time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    p_lst = []
    for i in range(5):
        p = Process(target=f, args=('bob',))
        p.start()
        p_lst.append(p)
        p.join()
    # [p.join() for p in p_lst]
    print('父进程在执行')

import time
from multiprocessing import Process

def f(name):
    print('hello', name)
    time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    p_lst = []
    for i in range(5):
        p = Process(target=f, args=('bob',))
        p.start()
        p_lst.append(p)
    # [p.join() for p in p_lst]
    print('父进程在执行')

另外一种以继承Process类的形式开启进程的方式

import os
from multiprocessing import Process


class MyProcess(Process):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name=name
    def run(self):
        print(os.getpid())
        print('%s 正在和女主播聊天' %self.name)

p1=MyProcess('wupeiqi')
p2=MyProcess('yuanhao')
p3=MyProcess('nezha')

p1.start() #start会自动调用run
p2.start()
# p2.run()
p3.start()


p1.join()
p2.join()
p3.join()

print('主线程')

进程之间的数据隔离问题

from multiprocessing import Process

def work():
    global n
    n=0
    print('子进程内: ',n)


if __name__ == '__main__':
    n = 100
    p=Process(target=work)
    p.start()
    print('主进程内: ',n)

守护进程

会随着主进程的结束而结束。

主进程创建守护进程

　其一：守护进程会在主进程代码执行结束后就终止

　其二：守护进程内无法再开启子进程，否则抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children

注意：进程之间是互相独立的，主进程代码运行结束，守护进程随即终止

import os
import time
from multiprocessing import Process
class Myprocess(Process):
    def __init__(self,person):
        super().__init__()
        self.person = person
    def run(self):
        print(os.getppid(),self.name)
        print('%s正在看女主播'%self.person)

if __name__ == '__main__':
    p = Myprocess('aaa')
    p.daemon=True
    p.start()
    time.sleep(2)
    print('主')

import time
from multiprocessing import Process
def func():
    print(123)
    time.sleep(1)
    print('end123')
def bar():
    print(456)
    time.sleep(3)
    print('end456')

if __name__ == '__main__':
    p1=Process(target=func)
    p2=Process(target=bar)
    p1.daemon=True
    p1.start()
    p2.start()
    time.sleep(0.1)
    print('main---')

socket聊天并发实例

import socket
from multiprocessing import Process
def talk(conn):
    conn.send(b'hello')
    ret = conn.recv(1024)
    print(ret)

if __name__ == '__main__':
    sk = socket.socket()
    sk.bind(('127.0.0.1',8080))
    sk.listen()
    while True:
        conn,addr = sk.accept()
        p = Process(target=talk,args=(conn,))
        p.start()

import socket
sk = socket.socket()
sk.connect(('127.0.0.1',8080))
ret = sk.recv(1024)
print(ret)
msg = input('>>>')
sk.send(msg.encode('utf-8'))
sk.close()

多进程中的其他方法

is_alive()  #进程是否活着，活着为True，结束为False

terminate()  #结束一个进程，但是这个进程不会立刻杀死，延迟零点几秒

import time
from multiprocessing import Process
def func():
    print('hahaha')
    time.sleep(2)
    print('xixixi')

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=func)
    p.start()
    print(p.is_alive())
    time.sleep(0.1)
    p.terminate()
    print(p.is_alive())
    time.sleep(1)
    print(p.is_alive())

守护进程 p.daemon = True

两个属性：p.pid   p.name

import time
from multiprocessing import Process
def func():
    print('wahaha')
    time.sleep(5)
    print('xixixi')
if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=func)
    p.start()
    print(p.name,p.pid)
    p.name = '哇哈哈哈'
    print(p.name)

class Myprocess(Process):
    def func(self):
        print('hahaha',self.name,self.pid)
        time.sleep(2)
        print('xixixi',self.name,self.pid)

if __name__ == '__main__':
    p = Myprocess()
    p.start()
    print(p.pid)

进程同步（multiprocess.Lock、multiprocess.Semaphore、multiprocess.Event）

锁

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问题。

lock.acquire()　　#需要锁 拿钥匙

lock.release()　　#释放锁  还钥匙

　　买票系统：

import json
import time
import random
from multiprocessing import Lock
from multiprocessing import Process
def search(i):
    with open('ticket')as f:
        print(i,json.load(f)['count'])
def get(i):
    with open('ticket')as f:
        ticket_num = json.load(f)['count']
    time.sleep(random.random())
    if ticket_num > 0:
        with open('ticket','w')as f:
            json.dump({'count':ticket_num-1},f)
        print('%s买到票了'%i)
    else:
        print('%s没票了'%i)

def task(i,lock):
    search(i)
    lock.acquire()
    get(i)
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    for i in range(20):
        p = Process(target=task,args=(i,lock))
        p.start()

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进行修改，即串行的修改，速度比较慢，但牺牲了速度却保证了数据安全。

虽然可以用文件共享数据实现进程间通信，但问题是：

1.效率低（共享数据基于文件，而文件是硬盘上的数据）

2.需要自己加锁处理

因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：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mutiproccessing模块为我们提供基于消息的IPC通信机制：队列和管理。

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徜问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性。

信号量 --- multiprocess.Semapthore

互斥锁同时只允许一个线程更改数据，而信号量Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 。 假设商场里有4个迷你唱吧，所以同时可以进去4个人，如果来了第五个人就要在外面等待，等到有人出来才能再进去玩。 实现： 信号量同步基于内部计数器，每调用一次acquire()，计数器减1；每调用一次release()，计数器加1.当计数器为0时，acquire()调用被阻塞。这是迪科斯彻（Dijkstra）信号量概念P()和V()的Python实现。信号量同步机制适用于访问像服务器这样的有限资源。 信号量与进程池的概念很像，但是要区分开，信号量涉及到加锁的概念

import time
import random
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Semaphore
def ktv(i,sem):
    sem.acquire()
    print('%s:进 KTV'%i)
    time.sleep(random.randint(1,3))
    print('%s:出 KTV'%i)
    sem.release()

if __name__ == '__main__':
    sem = Semaphore(4)
    for i in range(20):
        Process(target=ktv,args=(i,sem)).start()

事件 --- multiprocess.Event

python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。 事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，如果“Flag”值为 False，那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果“Flag”值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。 clear：将“Flag”设置为False set：将“Flag”设置为True

例子：红绿灯，红灯车停，绿灯车行

import time
import random
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Event

def func(e):
    while True:
        if e.is_set():
            time.sleep(3)
            print('红灯亮')
            e.clear()
        else:
            time.sleep(3)
            print('绿灯亮')
            e.set()

def car(i,e):
    e.wait()
    print('%s车通过'%i)

if __name__ == '__main__':
    e = Event()
    light = Process(target=func,args=(e,))
    light.start()
    for i in range(100):
        if i %random.randint(1,5) == 0:
            time.sleep(random.randint(1,5))
        car_pro = Process(target=car,args=(i,e))
        car_pro.start()

进程间通信（IPC） --- 队列和管道（multiprocess.Queue、multiprocess.Pipe)

队列：

创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。

Queue([maxsize])

创建共享的进程队列。

参数：maxsize是队列中允许的最大项数。如果省略此参数，则无大小限制。

底层队列使用管道和锁定实现。

Queue([maxsize]) 
创建共享的进程队列。maxsize是队列中允许的最大项数。如果省略此参数，则无大小限制。底层队列使用管道和锁定实现。另外，还需要运行支持线程以便队列中的数据传输到底层管道中。 
Queue的实例q具有以下方法：

q.get( [ block [ ,timeout ] ] ) 
返回q中的一个项目。如果q为空，此方法将阻塞，直到队列中有项目可用为止。block用于控制阻塞行为，默认为True. 如果设置为False，将引发Queue.Empty异常（定义在Queue模块中）。timeout是可选超时时间，用在阻塞模式中。如果在制定的时间间隔内没有项目变为可用，将引发Queue.Empty异常。

q.get_nowait( ) 
同q.get(False)方法。

q.put(item [, block [,timeout ] ] ) 
将item放入队列。如果队列已满，此方法将阻塞至有空间可用为止。block控制阻塞行为，默认为True。如果设置为False，将引发Queue.Empty异常（定义在Queue库模块中）。timeout指定在阻塞模式中等待可用空间的时间长短。超时后将引发Queue.Full异常。

q.qsize() 
返回队列中目前项目的正确数量。此函数的结果并不可靠，因为在返回结果和在稍后程序中使用结果之间，队列中可能添加或删除了项目。在某些系统上，此方法可能引发NotImplementedError异常。


q.empty() 
如果调用此方法时 q为空，返回True。如果其他进程或线程正在往队列中添加项目，结果是不可靠的。也就是说，在返回和使用结果之间，队列中可能已经加入新的项目。

q.full() 
如果q已满，返回为True. 由于线程的存在，结果也可能是不可靠的（参考q.empty（）方法）。。

q.close() 
关闭队列，防止队列中加入更多数据。调用此方法时，后台线程将继续写入那些已入队列但尚未写入的数据，但将在此方法完成时马上关闭。如果q被垃圾收集，将自动调用此方法。关闭队列不会在队列使用者中生成任何类型的数据结束信号或异常。例如，如果某个使用者正被阻塞在get（）操作上，关闭生产者中的队列不会导致get（）方法返回错误。

q.cancel_join_thread() 
不会再进程退出时自动连接后台线程。这可以防止join_thread()方法阻塞。

q.join_thread() 
连接队列的后台线程。此方法用于在调用q.close()方法后，等待所有队列项被消耗。默认情况下，此方法由不是q的原始创建者的所有进程调用。调用q.cancel_join_thread()方法可以禁止这种行为。

子进程发送数据给父进程

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Queue
def q_put(q):
    q.put('hello')

def q_get(q):
    print(q.get())

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p = Process(target=q_put,args=(q,))
    p.start()
    p1 = Process(target=q_get,args=(q,))
    p1.start()

生产者消费模型

在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题。该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。

在线程世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中，如果生产者处理速度很多，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式。

生产者消费模块是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。

生产包子例子：

import time
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Queue

def producer(q):
    for i in range(100):
        q.put('包子%s'%i)

def consumer(q):
    for i in range(100):
        time.sleep(1)
        print(q.get())

if __name__ == '__main__':
    q = Queue(10)
    p = Process(target=producer,args=(q,))
    p.start()
    p1 = Process(target=consumer,args=(q,))
    p2 = Process(target=consumer, args=(q,))
    p1.start()
    p2.start()

问题：生产者生产完了不能退出，消费都也不能退出。

解决：JoinableQueue模块  

import time
import random
from multiprocessing import JoinableQueue
from multiprocessing import Process
def producer(q,food):
    for i in range(5):
        q.put('%s-%s'%(food,i))
        print('生产了%s-%s'%(food,i))
        time.sleep(random.random())
    q.join()

def consumer(q,name):
    while True:
        food = q.get()
        print('%s 吃了 %s'%(name,food))
        q.task_done()

if __name__ == '__main__':
    q = JoinableQueue()
    p1 = Process(target=producer,args=(q,'米饭'))
    p1.start()
    p2 = Process(target=producer,args=(q,'面条'))
    p2.start()
    c1 = Process(target=consumer,args=(q,'aaa'))
    c1.daemon = True
    c1.start()
    c2 = Process(target=consumer,args=(q,'bbb'))
    c2.daemon = True
    c2.start()
    c3 = Process(target=consumer,args=(q,'ccc'))
    c3.daemon = True
    c3.start()
    p1.join()
    p2.join()

生产者生产的数据全部被消费  --- 生产者进程结束  ---  主进程代码执行结束  ---  消费者守护进程结束  问题解决

生产者消费者模型总结：

　　队列不会不安全

　　现在 通过queue

　　　　1.消费者要处理多少数据是不确定的

　　　　2.所以只能用while循环来处理数据，但是while循环无法结束

　　　　3.需要生产者发送信号

　　　　4.有多少个消费者 就需要发送多少个信号

　　　　5.但是发送的信号数量需要根据生产者和消费者的数量进行计算，所以非常不方便

　　解决：使用JoinableQueue 模块  用守护进程，当生产结束，主进程结束，守护进程退出。

管道（Pipe）：

注意管道端点的正确管理问题。如果是生产者或消费者中都没有使用管道的某个端点，就应将它关闭。这也说明了为何在生产者中关闭了管道的输出端，在消费者中关闭管道的输入端。如果忘记执行这些步骤，程序可能在消费者中的recv（）操作上挂起。管道是由操作系统进行引用计数的，必须在所有进程中关闭管道后才能生成EOFError异常。因此，在生产者中关闭管道不会有任何效果，除非消费者也关闭了相同的管道端点。 

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Pipe

def func(conn):
    conn.send('Hello')
    conn.close()
if __name__ == '__main__':
    p1,p2 = Pipe()
    p = Process(target=func,args=(p2,))
    p.start()
    print(p1())
    p.join()

管道：双向通信

from multiprocessing import Pipe
from multiprocessing import Process
def func(p):
    foo,son = p
    foo.close()
    while True:
        try:
            print(son.recv())
        except EOFError:
            break

if __name__ == '__main__':
    foo,son = Pipe()
    p = Process(target=func,args=((foo,son),))
    p.start()
    son.close()
    foo.send('hello')
    foo.send('hello')
    foo.send('hello')
    foo.close()

from multiprocessing import Pipe
from multiprocessing import Lock
from multiprocessing import Process
def func(p,l):
    foo,son = p
    foo.close()
    while True:
        try:
            l.acquire()
            print(son.recv())
            l.release()
        except EOFError:
            l.release()
            son.close()
            break

def func2(p):
    foo,son = p
    son.close()
    for i in range(10):
        foo.send(i)
    foo.close

if __name__ == '__main__':
    foo,son = Pipe()
    l = Lock()
    p = Process(target=func,args=((foo,son),l))
    p1 = Process(target=func,args=((foo,son),l))
    p2 = Process(target=func,args=((foo,son),l))
    p.start()
    p1.start()
    p2.start()
    p3 = Process(target=func2, args=((foo, son), ))
    p4 = Process(target=func2, args=((foo, son), ))
    p5 = Process(target=func2, args=((foo, son), ))
    p3.start()
    p4.start()
    p5.start()
    son.close()
    foo.close()

from multiprocessing import Process,Pipe,Lock
def consumer(p,name,lock):
    p,c = p
    p.close()
    while True:
        baozi = c.recv()
        if baozi:
            print('%s 收到包子：%s'%(name,baozi))
        else:
            c.close()
            break
def producer(p,n):
    p,c = p
    c.close()
    for i in range(n):
        p.send(i)
    p.send(None)
    p.send(None)
    p.close
if __name__ == '__main__':
    p,c = Pipe()
    lock = Lock()
    c1 = Process(target=consumer, args=((p, c), 'c1', lock))
    c2 = Process(target=consumer, args=((p, c), 'c2', lock))
    p1 = Process(target=producer, args=((p,c), 10))
    c1.start()
    c2.start()
    p1.start()
    p.close()
    c.close()
    c1.join()
    c2.join()
    p1.join()
    print('主进程')

队列 = 管道+锁

双向通信

管道： 数据不安全，没有锁机制

基于管道和徜实现了队列 -- 队列 用在同一台机器的多个进城之间通信   ---  消息队列  多台机器之间通信

进程之间的数据共享

展望未来，基于消息传递的并发编程是大势所趋

即使是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合，通过消息队列交换数据。

这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求，还可以扩展到分布式系统中。

但进程间应该尽量避免通信，即使需要通信，也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题。（使用数据库）

from multiprocessing import Manager
from multiprocessing import Process,Lock
def func(d,lock):
    lock.acquire()
    d['count'] -= 1
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    m = Manager()
    d = m.dict({'count':10})
    l = []
    for i in range(10):
        p = Process(target=func,args=(d,lock))
        p.start()
        l.append(p)
        for p in l:
            p.join()
        print(d)

进程池和multiprocess.Pool模块

进程池

在处理问题过程中，会有成千上万的任务需要被执行，不能创建成千上万个进程去执行。

　　第一：创建进程需要消耗时间，销毁进程也需要时间。

　　第二：即便开启了进程，操作系统也要根据核数来执行，这样反而影响效率。

　　这时候需要引用进程池，定义一个池子，在里面放上固定数量的进程（池子中的进程数一般是cpu核数+1），有需求来了就拿一个池中的进程来处理任务，等到处理完毕，进程并不关闭，而是将进程再放回进程池中继续等待任务。如果有很多任务需要执行，池中的里程数量不够，任务就要等待之前的进程执行任务完毕后，拿到空闲进程才能继续执行。也就是说，池中进程的数量是固定的同一时间最多有固定数量的进程在运行。这样不会增加操作系统的调度难道，还节省了开闭进程时间，也一定程度上能够实现并发效果。

import timefrom multiprocessing import Pool
from multiprocessing import Process
def func(i):
    i += 1

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(5)
    start = time.time()
    p.map(func,range(100))
    p.close()
    p.join()
    print(time.time() - start)
    start = time.time()
    l = []
    for i in range(100):
        p = Process(target=func,args=(i,))
        p.start()
        l.append(p)
    [i.join() for i in l]
    print(time.time() - start)

可以对比执行时间，用了进程池比不用进程池快了很多。

from multiprocessing import Pool
def func(i):
    i += 1
    return i

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(5)
    res_l = []
    for i in range(20):
        res = p.apply_async(func,args=(i,))
        res_l.append(res)
    p.close()
    p.join()
    [print(i.get()) for i in res_l]

使用方法

1 p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。

2 需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()

3 p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。

4 此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果

5 p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成

6 P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用

from multiprocessing import Pool

def work(i):
    i += 1
    return i

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(5)
    res_l = []
    for i in range(10):
        res = p.apply(work,args=(i,))
        res_l.append(res)
    p.close()
    p.join()
    print(res_l)

from multiprocessing import Pool
def func(i):
    i += 1
    return i

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(5)
    res_l = []
    for i in range(20):
        res = p.apply_async(func,args=(i,))
        res_l.append(res)
    p.close()
    p.join()
    [print(i.get()) for i in res_l]

 回调函数

import os
from multiprocessing import Pool
def func(i):
    print('子进程%s:%s'%(i,os.getpid()))
    return i*"*"

def call(arg):
    print('回调：',os.getpid())
    print(arg)

if __name__ == '__main__':
    print('--->',os.getpid())
    p = Pool(5)
    for i in range(5):
        p.apply_async(func,args=(i,),callback=call)
    p.close()
    p.join()

执行完子进程，然后执行callback，如果有return值则传给回调函数。