python入門教程12-07 （python語法入門之進程互斥鎖）

本章節主要介紹了進程互斥鎖如何控制,而互斥鎖的意思就是互相排斥,若是把多個進程比喻爲多我的, 互斥鎖的工做原理就是多我的都要去爭搶同一個資源，下面咱們一塊兒來看看吧！

進程同步(multiprocess.Lock)

鎖 —— multiprocess.Lock

進程之間數據不共享,可是共享同一套文件系統,因此訪問同一個文件,或同一個打印終端,是沒有問題的,

而共享帶來的是競爭，競爭帶來的結果就是錯亂，如何控制，就是加鎖處理

多進程模擬搶票實例

#文件db的內容爲：{"count":1}#注意必定要用雙引號，否則json沒法識別from multiprocessing import Process,Lockimport time,json,randomdefsearch(): dic=json.load(open('db'))

print('\033[43m剩餘票數%s\033[0m' %dic['count'])defget():    dic=json.load(open('db'))

time.sleep(0.1) #模擬讀數據的網絡延遲    if dic['count'] >0:

    dic['count']-=1        time.sleep(0.2) #模擬寫數據的網絡延遲        json.dump(dic,open('db','w'))

    print('\033[43m購票成功\033[0m')deftask():    search()

get()if __name__ == '__main__':

for i in range(100): #模擬併發100個客戶端搶票        p=Process(target=task)

    p.start()# 引起問題:數據寫入錯亂

互斥鎖保證數據安全

from multiprocessing import Process,Lockimport time,json,randomdefsearch(): dic=json.load(open('db'))

print('\033[43m剩餘票數%s\033[0m' %dic['count'])defget():    dic=json.load(open('db'))

time.sleep(random.random())  # 模擬讀數據的網絡延遲    if dic['count'] >0:

    dic['count']-=1        time.sleep(random.random())  # 模擬寫數據的網絡延遲        json.dump(dic,open('db','w'))

    print('\033[32m購票成功\033[0m')

else:

    print('\033[31m購票失敗\033[0m')deftask(lock):    search()

lock.acquire()  # 將買票這一環節由併發變成了串行，犧牲了運行效率可是保證了數據的安全    get()

lock.release()if __name__ == '__main__':

lock = Lock()

for i in range(100):  # 模擬併發100個客戶端搶票        p=Process(target=task,args=(lock,))

    p.start()

總結:加鎖能夠保證多個進程修改同一塊數據時，同一時間只能有一個任務能夠進行修改，即串行的修改，沒錯，速度是慢了，但犧牲了速度卻保證了數據安全。

問題:雖然能夠用文件共享數據顯示進程間數據通訊但問題是

效率低(共享數據基於文件，而文件是硬盤上的數據)

須要本身加鎖處理

針對上述問題，咱們須要找到一種更加合理快捷的方式，那就是隊列和管道，下一小節介紹