小猿圈-IT自学人的小圈子

{小猿圈}
第1章 Python基础 Day1 基本语法
- 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 Day2 数据类型和文件操作
- 2.1 上章补充-变量的创建过程
- 2.2 上章补充-身份运算和None
- 2.3 细讲数据类型-列表
- 2.4 细讲数据类型-元组
- 2.5 细讲数据类型-字符串
- 2.6 细讲数据类型-字典
- 2.7 细讲数据类型-集合
- 2.8 秒懂二进制
- 2.9 字符编码之文字是如何显示的
- 2.10 秒懂十六进制
- 2.11 hash是个什么东西
- 2.12 用Python操作文件
- 2.13 本章练习题&作业
第3章 Python 基础 Day3 函数编程
- 3.1 上章补充-Bytes类型
- 3.2 上章补充-字符编码的转换
- 3.3 上章补充-深浅copy
- 3.4 函数来了
- 3.5 函数返回值与作用域
- 3.6 嵌套&匿名&高阶函数
- 3.7 函数的递归
- 3.8 内置函数
- 3.9 名称空间
- 3.10 闭包是个什么东西？
- 3.11 函数进阶-装饰器
- 3.12 列表生成式
- 3.13 生成器
- 3.14 迭代器
- 3.15 练习题&作业
第4章 Python基础 Day4 常用模块
- 4.1 模块介绍与导入
- 4.2 第3方开源模块的安装使用
- 4.3 系统调用os模块
- 4.4 系统调用sys模块
- 4.5 time & datetime模块
- 4.6 random随机模块
- 4.7 序列化pickle&json模块
- 4.8 hashlib 加密
- 4.9 文件copy模块shutil
- 4.10 正则表达式re模块
- 4.11 软件开发目录设计规范
- 4.12 包&跨模块代码调用
- 4.13 练习题&作业
第5章 Python核心编程 Day5 面向对象编程
- 5.1 面向对象来了
- 5.2 面向对象语法
- 5.3 对象间的交互、组合
- 5.4 三大特性之-继承
- 5.5 三大特性之-封装
- 5.6 三大特性之-多态
- 5.7 作业&练习题
第6章 Python核心编程 Day6 面向对象编程进阶
- 6.1 类方法、静态方法
- 6.2 属性方法property
- 6.3 神奇的反射
- 6.4 类的双下线方法
- 6.5 用type动态创建一个类
- 6.6 isinstance\issubclass
- 6.7 异常处理
- 6.8 作业&练习题
第7章核心编程 Day7 Socket网络编程
- 7.1 C/S架构介绍
- 7.2 TCP/IP 各层详解
- 7.3 Socket介绍
- 7.4 Socket代码实例
- 7.5 粘包现象与解决方案
- 7.6 通过socket发送文件
- 7.7 本章总结
第8章核心编程 Day8 并发编程
- 8.1 操作系统介绍
- 8.2 并发编程多进程之进程理论
- 8.3 并发编程多进程之开启进程的两种方式
- 8.4 并发编程多进程之join方法
- 8.5 并发编程多进程之守护进程
- 8.6 并发编程多进程之互斥锁
- 8.7 并发编程多进程之队列
- 8.8 并发编程多进程之生产者消费者模型
- 8.9 并发编程多线程之线程理论
- 8.10 并发编程多线程之开启线程的两种方式
- 8.11 并发编程多线程之多线程与多进程的区别
- 8.12 并发编程多线程之Thread对象的其他属性或方法
- 8.13 并发编程多线程之守护线程
- 8.14 并发编程多线程之GIL全局解释器锁
- 8.15 并发编程多线程之死锁现象与递归锁
- 8.16 并发编程多线程之信号量,Event,定时器
- 8.17 并发编程多线程之线程queue
- 8.18 并发编程多线程之进程池与线程池
- 8.19 并发编程之协程-协程介绍
- 8.20 并发编程之协程-greenlet模块
- 8.21 并发编程之协程-gevent模块
- 8.22 并发编程IO模型-IO模型介绍
- 8.23 并发编程IO模型-阻塞IO
- 8.24 并发编程IO模型-非阻塞IO
- 8.25 并发编程IO模型-多路复用IO
- 8.26 并发编程IO模型-异步IO
- 8.27 并发编程IO模型-IO模型比较分析
- 8.28 并发编程IO模型-selectors模块
- 8.29 本章小结
第9章 Mysql数据库开发
- 9.1 初识数据库-数据库管理软件的由来
- 9.2 初识数据库-数据库概述
- 9.3 初识数据库-mysql安装与基本管理
- 9.4 初识数据库-初识sql语句
- 9.5 库操作-库的增删改查
- 9.6 表操作-存储引擎介绍
- 9.7 表操作-表的增删改查
- 9.8 表操作-数据类型
- 9.9 表操作-数值类型
- 9.10 表操作-日期类型
- 9.11 表操作-字符串类型
- 9.12 表操作-枚举类型与集合类型
- 9.13 表操作-完整性约束
第7章爬虫开发-requests模块学习
- 7.1 requests模块初始
- 7.2 requests案例实战
第21章爬虫开发-爬虫基础简介
- 21.1 爬虫初识&价值探讨
- 21.2 爬虫合法性探究
- 21.3 爬虫初识深入
- 21.4 http&https协议
第9章爬虫开发-数据解析
- 9.1 数据解析概述
- 9.2 数据解析---正则表达式
- 9.3 数据解析---bs4解析
- 9.4 数据解析---xpath解析
第10章爬虫开发-验证码识别
- 10.1 验证码识别
- 10.2 验证码实战
第11章 requests模块高级操作
- 11.1 模拟登陆
- 11.2 requests模块的cookie处理
- 11.3 requests模块的代理IP操作
第13章高性能异步爬虫
- 13.1 高性能异步爬虫---线程and线程池
- 13.2 高性能异步爬虫---异步协程
- 13.3 高性能异步爬虫---多任务异步协程
- 13.4 高性能异步爬虫---aiohttp
第25章 scrapy框架使用
- 25.1 scrapy简介
- 25.2 scrapy的数据持久化存储
- 25.3 scrapy基于Spider类的全站数据爬取
- 25.4 请求传参
- 25.5 scrapy图片数据爬取
- 25.6 scrapy中间件
- 25.7 scrapy中selenium的应用
第12章动态渲染页面爬取
- 12.1 图片懒加载
- 12.2 selenium模块基本使用
- 12.3 基于selenium的爬虫案例
- 12.4 Pyppeteer模块使用

并发编程多进程之互斥锁阅读量: 251

# 本节重点
- 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

```python
#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

```python
#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

```python
#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

```python
<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

```python
#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 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

```python
<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}
```python
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 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
```python

<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

```python
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。

并发编程多进程之守护进程

并发编程多进程之队列