• 进程Process之join、daemon(守护)、terminate(关闭)


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    一、Process
    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,'a',)
    4 kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'a','age':18}
    5 name为子进程的名称
    
    
    方法介绍:
    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 
    
    
    
    属性介绍:
    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)
    
    
    
    
    
    1、join:父进程等待子进程结束后才开始执行自己的代码
    # 发送一封邮件
    import time
    import random
    from multiprocessing import Process
    
    def func():
        time.sleep(random.randint(1,3))  # 模拟邮件发送的延迟
        print('邮件已发送')
    
    if __name__ == '__main__':
        p = Process(target=func)
        p.start()
        p.join()  # 阻塞 直到进程p执行完毕后才结束阻塞
        print('邮件发送完毕')
    
    
        
    # 发送十封邮件
    import time
    import random
    from multiprocessing import Process
    
    def func(index):
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print('第%s封邮件发送完毕' %index)
    
    if __name__ == '__main__':
        p_lst = []
        for i in range(10):
            p = Process(target=func,args=(i,))
            p.start()  # 先让所有子进程都启动
            p_lst.append(p)
        for p in p_lst:  # 再进行join阻塞
            p.join()
        print('10封邮件全部发送完毕')
    
    
    
    
    2、用类的方式开启进程
    我们之前创建进程的时候,其实也是在创建一个Process类的对象,再调用对象的start方法开启进程,
    那么我们也可以自己定义一个类来实现进程的创建:
    
    import os
    from multiprocessing import Process
    
    class MyProcess(Process):  # 定义一个类,继承Process类
        def run(self):  # 必须实现的方法,是启动进程的方法
            print('子进程:',os.getpid(),os.getppid())
    
    if __name__ == '__main__':
        p = MyProcess()  # 实例化
        p.start()  # 自动调用run方法
        print('父进程:',os.getpid())
    
    
    给自定义类传参:
    首先看看Process源码
    import time import os from multiprocessing import Process class MyProcess(Process): def __init__(self,i): super().__init__() # 实现父类的初始化方法 self.index = i # 定义自己的属性(参数) def run(self): time.sleep(1) print('子进程:',self.index,os.getpid(),os.getppid()) if __name__ == '__main__': p_lst = [] for i in range(10): p = MyProcess(i) p.start() p_lst.append(p) for p in p_lst: p.join() print('主进程:',os.getpid()) 3、守护进程 主进程创建守护进程 1:守护进程会在主进程代码执行结束后就终止 2: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 1,守护进程会在主进程代码执行结束后就终止 import time from multiprocessing import Process def func(): print('子进程 start') time.sleep(3) # 睡3秒的时候主进程的代码已经执行完毕了,所以子进程也会跟着结束 print('子进程end') if __name__ == '__main__': p = Process(target=func) p.daemon = True # daemon是Process的属性 p.start() time.sleep(2) # 睡2秒的时候,执行了子进程 print('主进程') 结果: 子进程 start 主进程 2,守护进程会在主进程代码执行结束后就终止 ,但是父进程会等待子进程结束才正式结束。 注意:代码结束是指代码运行到了最后一行,并不代表进程已经结束了。 import time from multiprocessing import Process def func(): count = 1 while True: print('*' * count) time.sleep(1) count += 1 def func2(): print('普通进程开始') time.sleep(5) print('普通进程结束') if __name__ == '__main__': p1 = Process(target=func) p1.daemon = True p1.start() Process(target=func2).start() time.sleep(3) print('主进程') 结果: * 普通进程开始 ** *** 主进程 普通进程结束 3,守护进程的作用 守护进程可以报活,就是向某个服务报告自己还活着 场景: 例如你写好了一个网页,你的服务端是不应该停的,因为你服务端一旦停止了,别人就无法访问你的网页了,所以我们应该确保服务端没有‘死’, 这个时候就可以使用守护进程,在你的服务端起一个守护进程,让这个进程只做一件事,就是每隔1个小时(时间按照自己的合理安排设定)向某一台机器汇报自己还活着, 一旦这个机器没有收到你守护进程传来的消息,那么就可以认为你的服务端已经挂了。 例如: import time from multiprocessing import Process def Guard(): while True: time.sleep(3600) print('我还活着') # 向某个机器汇报我还活着,具体该怎么写汇报的逻辑就怎么写,这里只是示范 if __name__ == '__main__': p = Process(target=Guard) p.daemon = True p.start() # 主进程的逻辑(主进程应该是一直运行的,不应该有代码结束的时候) print('主进程') 4、terminate:关闭进程 import time from multiprocessing import Process def fun(): print('子进程') if __name__ == '__main__': p = Process(target=fun) p.start() p.terminate() # 关闭进程,不会立即关闭,所以is_alive立刻查看的结果可能还是存活 print(p.is_alive()) # True time.sleep(0.1) print(p.is_alive()) # False 二、锁 Lock 1、异步的问题 我们都知道异步进程的好处就是可以一起执行,效率高,但是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。 抢票系统: #文件ticket的内容为:{"count":3} #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 import time import json from multiprocessing import Process def search(person): with open('ticket') as f: ticketinfo = json.load(f) print('%s查询余票:' %person,ticketinfo['count']) def get_ticket(person): with open('ticket') as f: ticketinfo = json.load(f) time.sleep(0.2) #模拟读数据的网络延迟 if ticketinfo['count'] > 0: print('%s买到票了'%person) ticketinfo['count'] -= 1 time.sleep(0.2) with open('ticket','w') as f: json.dump(ticketinfo,f) else: print('%s没买到票'%person) def ticket(person): search(person) get_ticket(person) if __name__ == '__main__': for i in range(5): p = Process(target=ticket,args=('person%s'%i,)) p.start() 结果: person0查询余票: 3 person4查询余票: 3 person1查询余票: 3 person2查询余票: 3 person3查询余票: 3 person0买到票了 person4买到票了 person1买到票了 person2买到票了 person3买到票了 分析:票只有三张,但是5个人都显示买到了,这是因为5个进程异步进行,大家都同一时间在对一个文件进行修改,导致的混乱。 2、用锁解决: # 加锁降低了程序的效率,让原来能够同时执行的代码变成顺序执行了,异步变同步的过程 # 保证了数据的安全 import time import json from multiprocessing import Process from multiprocessing import Lock # 导入Lock类 def search(person): with open('ticket') as f: ticketinfo = json.load(f) print('%s查询余票:' %person,ticketinfo['count']) def get_ticket(person): with open('ticket') as f: ticketinfo = json.load(f) time.sleep(0.2) #模拟读数据的网络延迟 if ticketinfo['count'] > 0: print('%s买到票了'%person) ticketinfo['count'] -= 1 time.sleep(0.2) with open('ticket','w') as f: json.dump(ticketinfo,f) else: print('%s没买到票'%person) def ticket(person,lock): search(person) lock.acquire() # 谁获得钥匙 谁才能进入 get_ticket(person) lock.release() # 用完了,把钥匙给下一个人 if __name__ == '__main__': lock = Lock() # 创建一个锁对象 for i in range(5): p = Process(target=ticket,args=('person%s'%i,lock)) p.start() 结果: person1查询余票: 3 person3查询余票: 3 person0查询余票: 3 person2查询余票: 3 person4查询余票: 3 person1买到票了 person3买到票了 person0买到票了 person2没买到票 person4没买到票 三、信号量 Semaphore 1、信号量的实现机制:计数器 + 锁实现的 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。 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(Samphore相当于有几把钥匙,lock只能有一把钥匙) import time import random from multiprocessing import Process from multiprocessing import Semaphore def changba(person,sem): # 在唱吧 唱歌 sem.acquire() # 第一次可以同时进来两个人 print('%s走进唱吧' %person) time.sleep(random.randint(3,6)) # 每个人唱歌的时间 print('%s走出唱吧' % person) # 唱完走人 sem.release() # 把钥匙给下一个人 if __name__ == '__main__': sem = Semaphore(2) # 2把钥匙 for i in range(5): p = Process(target=changba,args=('person%s' %i,sem)) p.start() 四、事件 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。 阻塞事件 :wait()方法 wait是否阻塞是看event对象内部的Flag 控制Flag的值: set() 将Flag的值改成True clear() 将Flag的值改成False is_set() 判断当前的Flag的值 红绿灯: import time import random from multiprocessing import Process from multiprocessing import Event def traffic_ligth(e): # 红绿灯 print('33[31m红灯亮33[0m') # Flag 默认是False while True: if e.is_set(): # 如果是绿灯 time.sleep(2) # 2秒后 print('33[31m红灯亮33[0m') # 转为红灯 e.clear() # 设置为False else: # 如果是红灯 time.sleep(2) # 2秒后 print('33[32m绿灯亮33[0m') # 转为绿灯 e.set() # 设置为True def car(e,i): # if not e.is_set(): print('car %s在等待' %i) e.wait() print('car %s 通过了'%i) if __name__ == '__main__': e = Event() p = Process(target=traffic_ligth,args=(e,)) # 红绿灯进程 p.daemon = True p.start() p_lst = [] for i in range(10): # 10辆车的进程 time.sleep(random.randrange(0,3,2)) p = Process(target=car,args=(e,i)) p.start() p_lst.append(p) for p in p_lst:p.join()


    五、总结
    进程之间虽然内存不共享,但是是可以通信的
      Lock Semaphore Event 都在进行进城之间的通信
      只不过这些通信的内容我们不能改变
    后续还有队列和管道能让进程之间进行通信

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