Python绝技:运用Python成为顶级黑客 pdf原版
运行多进程 每个子进程的内存空间是互相隔离的 进程之间数据不能共享的
互斥锁
但是进程之间都是运行在一个操作系统上,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,
是可以的,而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱
#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 time def task(name): print("%s 1" % name) time.sleep(1) print("%s 2" % name) time.sleep(1) print("%s 3" % name) if __name__ == '__main__': for i in range(3): p = Process(target=task, args=("子进程%s" % i,)) p.start() ''' 子进程2 1 子进程0 1 子进程1 1 子进程2 2 子进程1 2 子进程0 2 子进程2 3 子进程1 3 子进程0 3 '''
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,就是把并发改成串行,降低了效率,但保证了数据安全,不错乱
加了互斥锁就没有并发效果了 加上锁只有一个可以运行 互斥锁会把并发变成串行 效率变低了
解决:
导入模块 Lock
现在程序启动 所有进程首先会去抢锁 只有抢到锁的才能运行
等这个进程运行完了解锁后 再到其他进程继续抢锁
from multiprocessing import Process, Lock import time def task(name, mutex): # 加锁 mutex.acquire() print("%s 1" % name) time.sleep(1) print("%s 2" % name) time.sleep(1) print("%s 3" % name) # 把锁拆了 mutex.release() if __name__ == '__main__': # 建一个对象实例 mutex = Lock() for i in range(3): # 把锁传给子进程 让所有子进程用同一把锁 p = Process(target=task, args=("子进程%s" % i, mutex)) p.start() ''' 现在程序启动 所有进程首先会去抢锁 只有抢到锁的才能运行 等这个进程运行完了解锁后 再到其他进程继续抢锁 ''' ''' 子进程0 1 子进程0 2 子进程0 3 子进程1 1 子进程1 2 子进程1 3 子进程2 1 子进程2 2 子进程2 3 '''
牺牲了效率,保证数据不错乱
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