(day 29)プロセス反発ロック+スレッド

目次

プロセス反発ロック

キューおよびスタック

プロセス間通信(IPC)

生産者および消費者モデル

スレッド

スレッド

とは

スレッド

を使用する理由

スレッド

を開く方法

スレッドオブジェクトのプロパティ

スレッド反発ロック

プロセス反発ロック
プロセス間のデータは共有されませんが、同じファイルシステムを共有します.
反発ロック:同時をシリアルにし、実行効率を犠牲にし、データの安全を保証

アプリケーション:プログラムの同時実行時にデータを変更する必要がある場合に

を使用する.

# data(json  )
{"target":1}

#       .py
import json
import time
from multprocessing import Process
from multprocessing import Lock
#     
def search(user):
    #   json      
    with open('data','r',encoding = 'utf-8')as f:
        dic = json.load(f)
        
    print(f'{user}    :{dic.get("ticket")}')
    
def buy(user):
    #        
    with open('data','r',encoding = 'utf-8')as f:
        dic = json.load(f)        
       
    #       
    time.sleep(1)
    
    #    ,  data  
    if dic.get("ticket") > 0:
        dic['ticket'] -= 1
        with open('data','w',encoding = 'utf-8')as f:
            json.dump(dic,f)
            
    print(f'{user}    ')
    
def run(user,mutex):
    
    
    #   ：    
    search(user)
    
    #   
    mutex.acquire() 
    #   ：    
    buy(user)
    #    
    mutex.release()

if __name__ == '__main__':
    mutex = Lock()
    
    for i in range(10):
        p = Process(target = run,args = (f'  {i}',))
        p.start()
        
              

キューとスタック

キューはメモリ内の1つのキュー空間に相当し、複数のデータを格納することができ、「先進先出」(パイプ+ロック)

に従う.

スタックは「先進後出」

に従う

from multprocessing import Queue

#             
q = Queue(3) #               ，     

# q.put:    ，            
q.put(1)
q.put(2)
q.put(3)
# q.put_nowait:    ，        
q.put_nowait(4)

# q.get：       “    ”,     
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# get_nowait：    ，     ，    
print(q.get_nowait())

# q.full:        
print(q.full())

# q.empty：        
print(q.empty：()) # False

プロセス間通信(IPC)
プロセス間データは互いに分離されており,プロセス間通信を実現するにはキューを利用することができる.

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Queue


def test1(q):
    data = '  hello'
    q.put(data)
    print('  1          ..')


def test2(q):
    data = q.get()

    print(f'  2        {data}')


if __name__ == '__main__':
    q = Queue()

    p1 = Process(target=test1, args=(q, ))
    p2 = Process(target=test2, args=(q, ))

    p1.start()
    p2.start()

    print(' ')

生産者と消費者モデル
キューのストレージコールをバッファとして解決

from multiprocessing import Queue, Process
import time


#    
def producer(name, food, q):  #    ,   ,   
    for i in range(9):
        data = food, i
        msg = f'  {name}    {data}'
        print(msg)
        q.put(data)
        time.sleep(0.1)


#    
def consumer(name, q):
    while True:
        data = q.get()
        if not data:
            break
        print(f'  {name}   {data}')


if __name__ == '__main__':

    q = Queue()

    #      
    p1 = Process(target=producer, args=('tank', '  ', q))
    p2 = Process(target=producer, args=('    ', '  ', q))

    #      
    c1 = Process(target=consumer, args=('egon', q))
    c2 = Process(target=consumer, args=('jason', q))

    p1.start()
    p2.start()

    c1.daemon = True
    c2.daemon = True

    c1.start()
    c2.start()

    p2.join()
    print(' ')

スレッド
スレッドとは
スレッドとプロセスは仮想単位であり、何かをよりよく説明するために
プロセス:生産資源単位
スレッド:実行単位
スレッドを使用する理由
メモリリソースの節約

プロセスを開始

は名前空間を開き、プロセスを開くたびにメモリリソース

を占有します.

プロセスごとにスレッド

が追加されます.

オープンスレッド

1プロセスは、複数のスレッド

を開くことができる.

スレッドのオーバーヘッドはプロセス

よりはるかに小さい.

注意:スレッドは並列化できません.スレッドは並列化しかできません.プロセスは並列化できます.
スレッドを開く方法

from threading import Thread
import time

#       1
def task():
    print('thread start')
    time.sleep(1)
    print('thread end')
    
t = Thread(target = task)
t.start()

#       2
class MyThread(Thread):
    def run(self):
        print('thread start')
        time.sleep(1)
        print('thread end')
        
t = MyThread()
t.start()

スレッドオブジェクトのプロパティ

Threadインスタンスオブジェクトのメソッド

isAlive():戻りスレッドが

存在するかどうか

getName():スレッド名

を返します.

setName:スレッド名を設定

threadingモジュールが提供する方法

currentThread().name:スレッド名

を返します.

activeCount():実行中のスレッド数

を返します.

スレッド反発ロック
スレッド間のデータ共有

#        ，        ，                100，
from threading import Thread, Lock
import time

mutex = Lock()

n = 100


def task(i):
    print(f'  {i}  ...')
    global n
    # mutex.acquire()
    temp = n
    time.sleep(0.1)  #     10 
    n = temp-1
    print(n)
    # mutex.release()

if __name__ == '__main__':
    t_l=[]
    for i in range(100):
        t = Thread(target=task, args=(i, ))
        t_l.append(t)
        t.start()

    for t in t_l:
        t.join()

    # 100      100-1
    print(n)