python-book
  • 目录
  • 第2章 Python基础 (旧版)
    • 2.1 上节拾遗
    • 2.2 二进制
    • 2.3 字符编码
    • 2.4 基本数据类型——数字
    • 2.5 基本数据类型——字符串
    • 2.6 基本数据类型——列表
    • 2.7 基本数据类型——元组
    • 2.8 可变、不可变数据类型和hash
    • 2.9 基本数据类型——字典
    • 2.10 基本数据类型——集合
    • 2.11 collections模块
    • 2.12 本章小结
      • 习题答案
  • 第3章 Python基础—文件操作&函数(旧版)
    • 3.1 上节拾遗
    • 3.2 三元运算
    • 3.3 字符编码转换
    • 3.4 文件处理
    • 3.5 函数
    • 3.6 函数进阶
    • 3.7 生成器&迭代器
    • 3.8 本章小节
      • 习题答案
  • 第4章 Python基础—常用模块(旧版)
    • 4.1 模块、包介绍和相关语法
    • 4.2 time & datetime 模块
    • 4.3 random 模块
    • 4.4 os 模块
    • 4.5 sys 模块
    • 4.6 shutil 模块
    • 4.7 json & pickle 模块
    • 4.8 shelve 模块
    • 4.9 xml 模块
    • 4.10 ConfigParser 模块
    • 4.11 hashlib 模块
    • 4.12 subprocess 模块
    • 4.13 logging 模块
      • python日志重复输出
    • 4.14 re 模块
    • 4.15 软件开发目录规范
    • 4.16 本章小结
      • 习题答案
  • 第5章 面向对象编程设计与开发
    • 面向对象介绍
    • 类、实例、属性、方法详解
    • 5.1 什么是面向对象的程序设计
    • 5.2 类与对象
    • 5.3 属性查找与绑定方法
    • 5.4 小结
    • 5.5 继承与派生
    • 5.6 组合
    • 5.7 抽象类
    • 5.8 多态与多态性
    • 5.9 封装
    • 5.10 绑定方法与非绑定方法
    • 5.11 内置方法
    • 5.11 内置方法(补充)
    • 5.12 元类
    • 5.13 面向对象的软件开发
    • 5.14 领域模型
    • 5.15 异常处理
    • 5.16 本章总结
  • 第6章 网络编程-SOCKET开发
    • 6.1 C/S架构介绍
    • 6.2 TCP/IP 各层详解
    • 6.3 Socket介绍
    • 6.4 Socket代码实例
    • 6.5 粘包现象与解决方案
    • 6.6 通过socket发送文件
    • 6.7 本章总结
  • 第7章 并发编程
    • 7.1 操作系统介绍
      • 附录1:操作系统介绍
    • 7.2 并发编程之多进程
      • 7.2.1 进程理论
      • 7.2.2 开启进程的两种方式
      • 7.2.3 join方法
      • 7.2.4 守护进程
      • 7.2.5 互斥锁
      • 7.2.6 队列
      • 7.2.7 生产者消费者模型
    • 7.3 并发编程之多线程
      • 7.3.1 线程理论
      • 7.3.2 开启线程的两种方式
      • 7.3.3 多线程与多进程的区别
      • 7.3.4 Thread对象的其他属性或方法
      • 7.3.5 守护线程
      • 7.4.6 GIL全局解释器锁
      • 7.4.7 死锁现象与递归锁
      • 7.4.8 信号量,Event,定时器
      • 7.4.9 线程queue
      • 7.4.10 进程池与线程池
    • 7.4 并发编程之协程
      • 7.4.1 协程介绍
      • 7.4.2 greenlet模块
      • 7.4.3 gevent模块
    • 7.5 IO模型
      • 7.5.1 IO模型介绍
      • 7.5.2 阻塞IO
      • 7.5.3 非阻塞IO
      • 7.5.4 多路复用IO
      • 7.5.5 异步IO
      • 7.5.6 IO模型比较分析
      • 7.5.7 selectors模块
    • 7.6 本章小结
  • 第8章 MySQL数据库
    • 8.1 初识数据库
      • 8.1.1 数据库管理软件的由来
      • 8.1.2 数据库概述
      • 8.1.3 mysql安装与基本管理
      • 8.1.4 初识sql语句
    • 8.2 库操作
      • 8.2.1 库的增删改查
    • 8.3 表操作
      • 8.3.1 存储引擎介绍
      • 8.3.2 表的增删改查
      • 8.3.3 数据类型
        • 1 数值类型
        • 2 日期类型
        • 3 字符串类型
        • 4 枚举类型与集合类型
      • 8.3.4 完整性约束
    • 8.4 数据操作
      • 8.4.1 数据的增删改
      • 8.4.2 单表查询
      • 8.4.3 多表查询
    • 8.5 Navicat工具与pymysql模块
      • 8.5.1 图形工具Navicat
      • 8.5.2 pymysql模块
    • 8.6 mysql内置功能
      • 8.6.1 视图
      • 8.6.2 触发器
      • 8.6.3 事务
      • 8.6.4 存储过程
      • 8.6.5 函数
      • 8.6.6 流程控制
    • 8.7 索引原理与慢查询优化
      • 8.7.1 索引原理与慢查询优化(1)
      • 8.7.2 索引原理与慢查询优化(2)
    • 8.8 本章小结
      • 8.8.1 章节作业
  • 第9章 前端开发
    • 9.0 前端内容介绍
      • 前端究竟是个什么鬼?
    • 9.1 HTML
      • 9.1.1 HTML简介
      • 9.1.2 开发环境
      • 9.1.3 HTML标签介绍
      • 9.1.4 HTML文档结构(重点)
      • 9.1.5 HTML注释
      • 9.1.6 head标签相关内容
      • 9.1.7 body标签相关内容(重点)
        • 常用标签一
        • 常用标签二
      • 9.1.8 HTML标签属性
      • 9.1.9 HTML标签分类(重点)
      • 9.1.10 标签嵌套规则(重点)
      • 9.1.11 HTML练习题
    • 9.2 CSS
      • 9.2.1 CSS介绍
      • 9.2.2 CSS语法
      • 9.2.3 CSS引入方式
      • 9.2.4 基本选择器
      • 9.2.5 组合选择器
      • 9.2.6 属性选择器
      • 9.2.7 分组选择器
      • 9.2.8 伪类选择器
      • 9.2.9 伪元素选择器
      • 9.2.10 选择器的优先级(重点)
      • 9.2.11 字体属性
      • 9.2.12 文字属性
      • 9.2.13 背景属性
      • 9.2.14 display属性(重点)
      • 9.2.15 盒模型(重点)
      • 9.2.16 浮动与清除浮动(重点)
      • 9.2.17 background属性(侧重点)
      • 9.2.18 定位(重点)
      • 9.2.19 z-index(重点)
      • 9.2.20 css练习题
    • 9.3 JavaScript
      • 9.3.1 JavaScript简介
      • 9.3.2 ECMAScript 5.0
      • 9.3.3 正则表达式
      • 9.3.4 DOM(重点)
      • 9.3.5 client、offset、scroll系列
      • 9.3.6 定时器
      • 9.3.7 BOM
      • 9.3.8 练习题
    • 9.4 jQuery
      • 9.4.1使用js的一些疼处
      • 9.4.2 js和jquery的区别
      • 9.4.3 jquery文件的引入
      • 9.4.4 jquery选择器用法
      • 9.4.5 jquery对象和DOM对象的转换
      • 9.4.6 jquery的效果
      • 9.4.7 jquery的属性操作
      • 9.4.8 操作input的value值
      • 9.4.9 jquery文档操作
      • 9.4.10 jquery的CSS
      • 9.4.11 jquery的筛选方法
      • 9.4.12 jquery的事件
      • 9.4.13 jquery的Ajax
      • 9.4.14 补充内容
      • 9.4.15 练习题
    • 9.5 Bootstrap
      • 9.5.1 Bootstrap的介绍和响应式@metia媒体查询
      • 9.5.2 Bootstrap的引入和使用
      • 9.5.3 Bootstrap插件的一些常用属性介绍
    • 9.6 前端内容流程导图
  • 第10章 Django
    • 10.1 web应用与http协议
      • 10.1.1 web应用与web框架
    • 10.2 http协议简介
    • 10.3 Django简介
    • 10.4 Django-2的路由层(URLconf)
    • 10.5 Django的视图层
    • 10.6 Django模板层
    • 10.7 Django模型层
      • 模型层一单表操作
      • 模型层二多表操作
    • 10.8 Django组件-cookie与session
    • 10.9 Django组件-forms组件
    • 10.10 Django组件-用户认证
    • 10.11 Django组件-中间件
    • 10.12 Django组件-分页器
    • 10.13 Django与Ajax
    • 10.14习题
  • 第11章 BBS项目(博客系统)
    • 11.1 基于Ajax和用户认证系统的登录验证
    • 11.2 基于Ajax和forms组件的实现注册功能
    • 11.3 系统首页的布局渲染
    • 11.4 个人站点的文章,标签,分类查询
    • 11.5 文章详细页的设计
    • 11.6 点赞与踩灭功能的实现
    • 11.7 评论功能的实现
    • 11.8 基于富文本编辑器框和beautifulSoup模块防止xss攻击
  • 第12章 CRM项目
    • 12.1 权限组件之权限控制
  • 第1章 Python基础(旧版)
    • 1.1 编程语言介绍
    • 1.2 Python介绍
    • 1.3 Python安装
    • 1.4 第一个Python程序
    • 1.5 变量
    • 1.6 程序交互
    • 1.7 基本数据类型
    • 1.8 格式化输出
    • 1.9 基本运算符
    • 1.10 流程控制之 if ... else
    • 1.11 流程控制之 循环
    • 1.12 开发工具IDE
    • 1.13 本章小节
      • 习题答案
    • 1.14 Python开发规范指南
      • 1.14.1 Python风格规范
      • 1.14.2 Python语言规范
  • 第1章 Python基础语法(new)
    • 1.1 编程语言介绍与分类
    • 1.2 Python介绍、发展趋势
    • 1.3 Python环境安装
    • 1.4 开发你的第一个Python程序
    • 1.5 选择最好用的PyCharm IDE
    • 1.6 变量
    • 1.7 注释
    • 1.8 基本数据类型
    • 1.9 读取用户指令
    • 1.10 格式化打印
    • 1.11 运算符
    • 1.12 流程控制之if...else
    • 1.13 流程控制之while循环
    • 1.14 本章练习题&作业
  • 第2章 Python基础-数据类型和文件操作(new)
    • 2.1 上章补充-Bytes类型
  • 第3章 Python基础-函数编程(new)
  • 第4章 Python基础 常用模块(new)
Powered by GitBook
On this page
  • 一 互斥锁
  • 二 模拟抢票练习
  • 三 互斥锁与join
  • 四 总结

Was this helpful?

  1. 第7章 并发编程
  2. 7.2 并发编程之多进程

7.2.5 互斥锁

  • 了解互斥锁的概念

本节时长需控制在15分钟内

一 互斥锁

进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱,如下

#并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱
from multiprocessing import Process
import os,time
def work():
    print('%s is running' %os.getpid())
    time.sleep(2)
    print('%s is done' %os.getpid())

if __name__ == '__main__':
    for i in range(3):
        p=Process(target=work)
        p.start()

如何控制,就是加锁处理。而互斥锁的意思就是互相排斥,如果把多个进程比喻为多个人,互斥锁的工作原理就是多个人都要去争抢同一个资源:卫生间,一个人抢到卫生间后上一把锁,其他人都要等着,等到这个完成任务后释放锁,其他人才有可能有一个抢到......所以互斥锁的原理,就是把并发改成穿行,降低了效率,但保证了数据安全不错乱

#由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但避免了竞争
from multiprocessing import Process,Lock
import os,time
def work(lock):
    lock.acquire() #加锁
    print('%s is running' %os.getpid())
    time.sleep(2)
    print('%s is done' %os.getpid())
    lock.release() #释放锁
if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    for i in range(3):
        p=Process(target=work,args=(lock,))
        p.start()

二 模拟抢票练习

多个进程共享同一文件,我们可以把文件当数据库,用多个进程模拟多个人执行抢票任务

#文件db.txt的内容为:{"count":1}
#注意一定要用双引号,不然json无法识别
from multiprocessing import Process
import time,json

def search(name):
    dic=json.load(open('db.txt'))
    time.sleep(1)
    print('\033[43m%s 查到剩余票数%s\033[0m' %(name,dic['count']))

def get(name):
    dic=json.load(open('db.txt'))
    time.sleep(1) #模拟读数据的网络延迟
    if dic['count'] >0:
        dic['count']-=1
        time.sleep(1) #模拟写数据的网络延迟
        json.dump(dic,open('db.txt','w'))
        print('\033[46m%s 购票成功\033[0m' %name)

def task(name):
    search(name)
    get(name)

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10): #模拟并发10个客户端抢票
        name='<路人%s>' %i
        p=Process(target=task,args=(name,))
        p.start()

并发运行,效率高,但竞争写同一文件,数据写入错乱,只有一张票,卖成功给了10个人

<路人0> 查到剩余票数1
<路人1> 查到剩余票数1
<路人2> 查到剩余票数1
<路人3> 查到剩余票数1
<路人4> 查到剩余票数1
<路人5> 查到剩余票数1
<路人6> 查到剩余票数1
<路人7> 查到剩余票数1
<路人8> 查到剩余票数1
<路人9> 查到剩余票数1
<路人0> 购票成功
<路人4> 购票成功
<路人1> 购票成功
<路人5> 购票成功
<路人3> 购票成功
<路人7> 购票成功
<路人2> 购票成功
<路人6> 购票成功
<路人8> 购票成功
<路人9> 购票成功

加锁处理:购票行为由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但保证了数据安全

#把文件db.txt的内容重置为:{"count":1}
from multiprocessing import Process,Lock
import time,json

def search(name):
    dic=json.load(open('db.txt'))
    time.sleep(1)
    print('\033[43m%s 查到剩余票数%s\033[0m' %(name,dic['count']))

def get(name):
    dic=json.load(open('db.txt'))
    time.sleep(1) #模拟读数据的网络延迟
    if dic['count'] >0:
        dic['count']-=1
        time.sleep(1) #模拟写数据的网络延迟
        json.dump(dic,open('db.txt','w'))
        print('\033[46m%s 购票成功\033[0m' %name)

def task(name,lock):
    search(name)
    with lock: #相当于lock.acquire(),执行完自代码块自动执行lock.release()
        get(name)

if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    for i in range(10): #模拟并发10个客户端抢票
        name='<路人%s>' %i
        p=Process(target=task,args=(name,lock))
        p.start()

执行结果

<路人0> 查到剩余票数1
<路人1> 查到剩余票数1
<路人2> 查到剩余票数1
<路人3> 查到剩余票数1
<路人4> 查到剩余票数1
<路人5> 查到剩余票数1
<路人6> 查到剩余票数1
<路人7> 查到剩余票数1
<路人8> 查到剩余票数1
<路人9> 查到剩余票数1
<路人0> 购票成功

三 互斥锁与join

使用join可以将并发变成串行,互斥锁的原理也是将并发变成穿行,那我们直接使用join就可以了啊,为何还要互斥锁,说到这里我赶紧试了一下

#把文件db.txt的内容重置为:{"count":1}
from multiprocessing import Process,Lock
import time,json

def search(name):
    dic=json.load(open('db.txt'))
    print('\033[43m%s 查到剩余票数%s\033[0m' %(name,dic['count']))

def get(name):
    dic=json.load(open('db.txt'))
    time.sleep(1) #模拟读数据的网络延迟
    if dic['count'] >0:
        dic['count']-=1
        time.sleep(1) #模拟写数据的网络延迟
        json.dump(dic,open('db.txt','w'))
        print('\033[46m%s 购票成功\033[0m' %name)

def task(name,):
    search(name)
    get(name)

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        name='<路人%s>' %i
        p=Process(target=task,args=(name,))
        p.start()
        p.join()

执行结果

<路人0> 查到剩余票数1
<路人0> 购票成功
<路人1> 查到剩余票数0
<路人2> 查到剩余票数0
<路人3> 查到剩余票数0
<路人4> 查到剩余票数0
<路人5> 查到剩余票数0
<路人6> 查到剩余票数0
<路人7> 查到剩余票数0
<路人8> 查到剩余票数0
<路人9> 查到剩余票数0

发现使用join将并发改成穿行,确实能保证数据安全,但问题是连查票操作也变成只能一个一个人去查了,很明显大家查票时应该是并发地去查询而无需考虑数据准确与否,此时join与互斥锁的区别就显而易见了,join是将一个任务整体串行,而互斥锁的好处则是可以将一个任务中的某一段代码串行,比如只让task函数中的get任务串行

def task(name,):
    search(name) # 并发执行

    lock.acquire()
    get(name) #串行执行
    lock.release()

四 总结

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,即串行地修改,没错,速度是慢了,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mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制:队列和管道。

队列和管道都是将数据存放于内存中,而队列又是基于(管道+锁)实现的,可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来,因而队列才是进程间通信的最佳选择。

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。

Previous7.2.4 守护进程Next7.2.6 队列

Last updated 5 years ago

Was this helpful?