一、了解鎖
應用場景舉例描述： Lock 互斥鎖:舉例說明–有三個同事同時需要上廁所，但是只有一間廁所，將同事比作進程，多個進程并打搶占一個廁所，我們要保證順序優(yōu)先， 一個個來，那么就必須串行，先到先得，有人使用了，就鎖住，結束后剩余的人繼續(xù)爭搶
1、利用Lock來處理
模擬三個同事?lián)屨紟?/p>
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Lock
import time
import random
def task1(p, lock):
# 上鎖
lock.acquire()
print(f'{p} 開始排泄')
time.sleep(random.randint(1, 3))
print(f'{p} 排泄結束')
# 解鎖
lock.release()
def task2(p, lock):
lock.acquire()
print(f'{p} 開始排泄')
time.sleep(random.randint(1, 3))
print(f'{p} 排泄結束')
lock.release()
def task3(p, lock):
lock.acquire()
print(f'{p} 開始排泄')
time.sleep(random.randint(1, 3))
print(f'{p} 排泄結束')
lock.release()
if __name__ == '__main__':
# 實例化一個鎖對象
mutex = Lock()
# 將鎖以參數的形式傳入進程對象
p1 = Process(target=task1, args=('task1', mutex,))
p2 = Process(target=task2, args=('task2', mutex,))
p3 = Process(target=task3, args=('task3', mutex,))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
執(zhí)行結果：
# 輸出結果：三個進程開始爭搶互斥鎖，先搶到的先執(zhí)行，執(zhí)行結束后，釋放掉鎖，剩下的繼續(xù)爭搶
task1 開始排泄
task1 排泄結束
task2 開始排泄
task2 排泄結束
task3 開始排泄
task3 排泄結束
1、 注意：
- 互斥鎖在函數中，lock.acquire()上鎖一次就要lock.release()解鎖一次，在上鎖與解鎖之間寫需要執(zhí)行的代碼。
- 如果連續(xù)上鎖兩次以上，就會出現死鎖現象，代碼將不繼續(xù)執(zhí)行下去。必須是鎖一次解一次。
2、 lock和join比較：
- 共同點------都可以把并行變成串行，保證了執(zhí)行順序
- 不同點------join是人為設定了順序，lock是讓其爭搶順序，保證了公平性
2、利用反射，來優(yōu)化上面的代碼
上面的代碼雖然起到了先進先出，一進一出的效果，但是并不完美?？偹苤?，我們上廁所是誰先搶到誰先上，并不是說按照代碼里start()順序執(zhí)行。應該由先搶占到的進程限制性才更合理。
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Lock
import time
import random
import sys
def task1(p, lock):
# 上鎖
lock.acquire()
print(f'{p} 開始打印')
time.sleep(random.randint(1, 3))
print(f'{p} 打印結束')
# 解鎖
lock.release()
def task2(p, lock):
lock.acquire()
print(f'{p} 開始打印')
time.sleep(random.randint(1, 3))
print(f'{p} 打印結束')
lock.release()
def task3(p, lock):
lock.acquire()
print(f'{p} 開始打印')
time.sleep(random.randint(1, 3))
print(f'{p} 打印結束')
lock.release()
if __name__ == '__main__':
slock = Lock()
for i in range(1,4):
p = Process(target=getattr(sys.modules[__name__], f'task{i}'), args=(f'task{i}', slock))
p.start()
輸出結果：
task2 開始打印
task2 打印結束
task3 開始打印
task3 打印結束
task1 開始打印
task1 打印結束
二、進程并發(fā)控制 semaphore
semaphore（信號量）：用來控制對共享資源的訪問數量，可以控制同一時刻并發(fā)的進程數
信號量: 也是一把鎖，但是不保證數據安全性,同時開啟多個線程，但是規(guī)定了同時并發(fā)執(zhí)行的上限，后面走多少，進多少。(用于控制并發(fā)數量)
1.多進程控制示例（1）
# 舉例說明：一間廁所有5個坑位，最多只能同時有5個人上廁所，當前時刻有20個人想上廁所，但是只能讓5個人進去，然后出來多少個，才能進去多少個上廁所
# 從一個模塊引用多個功能的時候，用逗號隔開
from threading import Semaphore, Thread, currentThread
import time
import random
sem = Semaphore(3) # 并發(fā)執(zhí)行數設置為5
def task():
sem.acquire()
print(f'{currentThread().name}')
time.sleep(random.randint(1,3))
sem.release()
if __name__ == '__main__':
for i in range(20):
t = Thread(target=task)
t.start()
執(zhí)行結果：首次并發(fā)量是3，后面先搶到鎖先執(zhí)行
Thread-1
Thread-2
Thread-3
Thread-4
Thread-5
Thread-6
Thread-7
Thread-8
Process finished with exit code 0
2.多進程控制示例（2）
import multiprocessing
import time
def worker(s, i):
s.acquire()
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), multiprocessing.current_process().name + " 搶占并獲得鎖，運行")
time.sleep(i)
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), multiprocessing.current_process().name + " 運行結束，釋放鎖")
s.release()
if __name__ == '__main__':
s = multiprocessing.Semaphore(2)
for i in range(8):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(s, 1))
p.start()
執(zhí)行結果：
在執(zhí)行結果輸出的終端，每阻塞一次，按下回車鍵，可以更加清晰的看出進程的并發(fā)執(zhí)行。
由下面執(zhí)行結果可以看出，同一時刻，有兩個進程在執(zhí)行
2021-05-18 22:50:37 Process-1 搶占并獲得鎖，運行
2021-05-18 22:50:37 Process-2 搶占并獲得鎖，運行
2021-05-18 22:50:38 Process-1 運行結束，釋放鎖
2021-05-18 22:50:38 Process-3 搶占并獲得鎖，運行
2021-05-18 22:50:38 Process-2 運行結束，釋放鎖
2021-05-18 22:50:38 Process-4 搶占并獲得鎖，運行
2021-05-18 22:50:39 Process-3 運行結束，釋放鎖
2021-05-18 22:50:39 Process-5 搶占并獲得鎖，運行
2021-05-18 22:50:39 Process-4 運行結束，釋放鎖
2021-05-18 22:50:39 Process-6 搶占并獲得鎖，運行
2021-05-18 22:50:40 Process-5 運行結束，釋放鎖
2021-05-18 22:50:40 Process-7 搶占并獲得鎖，運行
2021-05-18 22:50:40 Process-6 運行結束，釋放鎖
2021-05-18 22:50:40 Process-8 搶占并獲得鎖，運行
2021-05-18 22:50:41 Process-7 運行結束，釋放鎖
2021-05-18 22:50:41 Process-8 運行結束，釋放鎖
Process finished with exit code 0
三、進程同步之LOCK
多個進程并發(fā)執(zhí)行，提高資源利用率，從而提高效率，但是有時候我們需要在某一時刻只能有一個進程訪問某個共享資源的話，就需要使用鎖LOCK
1.不加LOCK的示例
import multiprocessing
import time
def task1():
n = 4
while n > 1:
print(f'{time.strftime("%Y-%M-%d %H:%M:%S")} task1 輸出信息')
time.sleep(1)
n -= 1
def task2():
n = 4
while n > 1:
print(f'{time.strftime("%Y-%M-%d %H:%M:%S")} task2 輸出信息')
time.sleep(1)
n -= 1
def task3():
n = 4
while n > 1:
print(f'{time.strftime("%Y-%M-%d %H:%M:%S")} task3 輸出信息')
time.sleep(1)
n -= 1
if __name__ == '__main__':
p1 = multiprocessing.Process(target=task1)
p2 = multiprocessing.Process(target=task2)
p3 = multiprocessing.Process(target=task3)
p1.start()
p2.start()
p3.start()
執(zhí)行結果：
2021-59-18 22:59:46 task1 輸出信息
2021-59-18 22:59:46 task2 輸出信息
2021-59-18 22:59:46 task3 輸出信息
2021-59-18 22:59:47 task1 輸出信息
2021-59-18 22:59:47 task2 輸出信息
2021-59-18 22:59:47 task3 輸出信息
2021-59-18 22:59:48 task1 輸出信息
2021-59-18 22:59:48 task2 輸出信息
2021-59-18 22:59:48 task3 輸出信息
Process finished with exit code 0
2.加上LOCK的示例
有兩種加鎖方式：首先將 lock = multiprocessing.Lock() 生成鎖對象lock
- with lock: with會在執(zhí)行前啟動lock，在執(zhí)行結束后關閉lock
- lock.acquire() … lock.release() : 注意，這倆必須是一個接一個的對應關系
import multiprocessing
import time
def task1(lock):
with lock:
n = 4
while n > 1:
print(f'{time.strftime("%Y-%M-%d %H:%M:%S")} task1 輸出信息')
time.sleep(1)
n -= 1
def task2(lock):
lock.acquire()
n = 4
while n > 1:
print(f'{time.strftime("%Y-%M-%d %H:%M:%S")} task2 輸出信息')
time.sleep(1)
n -= 1
lock.release()
def task3(lock):
lock.acquire()
n = 4
while n > 1:
print(f'{time.strftime("%Y-%M-%d %H:%M:%S")} task3 輸出信息')
time.sleep(1)
n -= 1
lock.release()
if __name__ == '__main__':
lock = multiprocessing.Lock()
p1 = multiprocessing.Process(target=task1, args=(lock,))
p2 = multiprocessing.Process(target=task2, args=(lock,))
p3 = multiprocessing.Process(target=task3, args=(lock,))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
執(zhí)行結果
2021-11-18 23:11:37 task1 輸出信息
2021-11-18 23:11:38 task1 輸出信息
2021-11-18 23:11:39 task1 輸出信息
2021-11-18 23:11:40 task2 輸出信息
2021-11-18 23:11:41 task2 輸出信息
2021-11-18 23:11:42 task2 輸出信息
2021-11-18 23:11:43 task3 輸出信息
2021-11-18 23:11:44 task3 輸出信息
2021-11-18 23:11:45 task3 輸出信息
Process finished with exit code 0
到此這篇關于python實現多進程并發(fā)控制Semaphore與互斥鎖LOCK的文章就介紹到這了,更多相關python 多進程Semaphore與LOCK內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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