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上篇文章介紹了什么是進(jìn)程、進(jìn)程與程序的關(guān)系、進(jìn)程的創(chuàng)建與使用、創(chuàng)建進(jìn)程池等，接下來就來介紹一下進(jìn)程同步及進(jìn)程通信。

進(jìn)程同步

當(dāng)多個(gè)進(jìn)程使用同一份數(shù)據(jù)資源的時(shí)候，因?yàn)檫M(jìn)程的運(yùn)行沒有順序，運(yùn)行起來也無法控制，如果不加以干預(yù)，往往會(huì)引發(fā)數(shù)據(jù)安全或順序混亂的問題，所以要在多個(gè)進(jìn)程讀寫共享數(shù)據(jù)資源的時(shí)候加以適當(dāng)?shù)牟呗裕瑏肀ＷC數(shù)據(jù)的一致性問題。

Lock（鎖）

一個(gè)Lock對(duì)象有兩個(gè)方法：acquire()和release()來控制共享數(shù)據(jù)的讀寫權(quán)限, 看下面這張圖片，使用多進(jìn)程的時(shí)候會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)這種情況，這是因?yàn)槎鄠€(gè)進(jìn)程都在搶占輸出資源，共享同一打印終端，從而造成了輸出信息的錯(cuò)亂。

Python多進(jìn)程之進(jìn)程同步及通信詳解

那么就可以使用Lock機(jī)制：

import multiprocessing
import random
import time
def work(lock, i):
  lock.acquire()
  print("work'{}'執(zhí)行中......".format(i), multiprocessing.current_process().name, multiprocessing.current_process().pid)
  time.sleep(random.randint(0, 2))
  print("work'{}'執(zhí)行完畢......".format(i))
  lock.release()
if __name__ == '__main__':
  lock = multiprocessing.Lock()
  for i in range(5):
      p = multiprocessing.Process(target=work, args=(lock, i))
      p.start()

由于引入了Lock機(jī)制，同一時(shí)間只能有一個(gè)進(jìn)程搶占到輸出資源，其他進(jìn)程等待該進(jìn)程結(jié)束，鎖釋放到，才可以搶占，這樣會(huì)解決多進(jìn)程間資源競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致數(shù)據(jù)錯(cuò)亂的問題，但是由并發(fā)執(zhí)行變成了串行執(zhí)行，會(huì)犧牲運(yùn)行效率。

進(jìn)程通信

上篇文章說過，進(jìn)程之間互相隔離，數(shù)據(jù)是獨(dú)立的，默認(rèn)情況下互不影響，那要如何實(shí)現(xiàn)進(jìn)程間通信呢？Python提供了多種進(jìn)程通信的方式，下面就來說一下。

Queue（隊(duì)列）

multiprocessing模塊提供的Queue多進(jìn)程安全的消息隊(duì)列，可以實(shí)現(xiàn)多進(jìn)程之間的數(shù)據(jù)傳遞。

說明

初始化Queue()對(duì)象時(shí)（例如：q=Queue()），若括號(hào)中沒有指定最?可接收的消息數(shù)量，或數(shù)量為負(fù)值，那么就代表可接受的消息數(shù)量沒有上限（直到內(nèi)存的盡頭）。
Queue.qsize()：返回當(dāng)前隊(duì)列包含的消息數(shù)量。
Queue.empty()：如果隊(duì)列為空，返回True，反之False。
Queue.full()：如果隊(duì)列滿了，返回True,反之False。
Queue.get(block, timeout)：獲取隊(duì)列中的?條消息，然后將其從列隊(duì)中移除，block默認(rèn)值為True。如果block使?默認(rèn)值，且沒有設(shè)置timeout（單位秒），消息列隊(duì)如果為空，此時(shí)程序?qū)⒈蛔枞ㄍＴ谧x取狀態(tài)），直到從消息列隊(duì)讀到消息為?，如果設(shè)置了timeout，則會(huì)等待timeout秒，若還沒讀取到任何消息，則拋出Queue.Empty異常；如果block值為False，消息列隊(duì)如果為空，則會(huì)?刻拋出Queue.Empty異常。
Queue.get_nowait()：相當(dāng)Queue.get(False)。
Queue.put(item, block, timeout)：將item消息寫?隊(duì)列，block默認(rèn)值為True，如果block使?默認(rèn)值，且沒有設(shè)置timeout（單位秒），消息列隊(duì)如果已經(jīng)沒有空間可寫?，此時(shí)程序?qū)⒈蛔枞ㄍＴ趯?狀態(tài)），直到消息列隊(duì)騰出空間為?，如果設(shè)置了timeout，則會(huì)等待timeout秒，若還沒空間，則拋出Queue.Full異常；如果block值為False，消息列隊(duì)如果沒有空間可寫?，則會(huì)?刻拋出Queue.Full異常。
Queue.put_nowait(item)：相當(dāng)于Queue.put(item, False)。

from multiprocessing import Process, Queue
import time
def write_task(queue):
  """
  向隊(duì)列中寫入數(shù)據(jù)
  :param queue: 隊(duì)列
  :return:
  """
  for i in range(5):
      if queue.full():
          print("隊(duì)列已滿!")
      message = "消息{}".format(str(i))
      queue.put(message)
      print("消息{}寫入隊(duì)列".format(str(i)))
def read_task(queue):
  """
  從隊(duì)列讀取數(shù)據(jù)
  :param queue: 隊(duì)列
  :return:
  """
  while True:
      print("從隊(duì)列讀取:{}".format(queue.get(True)))
if __name__ == '__main__':
  print("主進(jìn)程執(zhí)行......")
  # 主進(jìn)程創(chuàng)建Queue，最大消息數(shù)量為3
  queue = Queue(3)
  pw = Process(target=write_task, args=(queue, ))
  pr = Process(target=read_task, args=(queue, ))
  pw.start()
  pr.start()

運(yùn)行結(jié)果為：

Python多進(jìn)程之進(jìn)程同步及通信詳解

從結(jié)果我們可以看出，隊(duì)列最大可以放入3條消息，后面再來消息，要等read_task從隊(duì)列里取出后才行。

Pipe（管道）

Pipe常用于兩個(gè)進(jìn)程，兩個(gè)進(jìn)程分別位于管道的兩端，Pipe(duplex)方法返回（conn1,conn2）代表一個(gè)管道的兩端，duplex參數(shù)默認(rèn)為True，即全雙工模式，若為False，conn1只負(fù)責(zé)接收信息，conn2負(fù)責(zé)發(fā)送。

send()和recv()方法分別是發(fā)送和接受消息的方法。

import multiprocessing
import time
import random
def proc_send(pipe):
  """
  發(fā)送消息
  :param pipe:管道一端
  :return:
  """
  for i in range(10):
      print("process send:{}".format(str(i)))
      pipe.send(i)
      time.sleep(random.random())
def proc_recv(pipe):
  """
  接收消息
  :param pipe:管道一端
  :return:
  """
  while True:
      print("Process recv:{}".format(pipe.recv()))
      time.sleep(random.random())
if __name__ == '__main__':
  # 主進(jìn)程創(chuàng)建pipe
  pipe = multiprocessing.Pipe()
  p1 = multiprocessing.Process(target=proc_send,args=(pipe[0], ))
  p2 = multiprocessing.Process(target=proc_recv,args=(pipe[1], ))
  p1.start()
  p2.start()
  p1.join()
  p2.terminate()

執(zhí)行結(jié)果為：

Python多進(jìn)程之進(jìn)程同步及通信詳解

Semaphore（信號(hào)量）

Semaphore用來控制對(duì)共享資源的訪問數(shù)量，和進(jìn)程池的最大連接數(shù)類似。

import multiprocessing
import random
import time
def work(s, i):
  s.acquire()
  print("work'{}'執(zhí)行中......".format(i), multiprocessing.current_process().name, multiprocessing.current_process().pid)
  time.sleep(i*2)
  print("work'{}'執(zhí)行完畢......".format(i))
  s.release()
if __name__ == '__main__':
  s = multiprocessing.Semaphore(2)
  for i in range(1, 7):
      p = multiprocessing.Process(target=work, args=(s, i))
      p.start()

上面的代碼中使用Semaphore限制了最多有2個(gè)進(jìn)程同時(shí)執(zhí)行，那么來一個(gè)進(jìn)程獲得一把鎖，計(jì)數(shù)加1，當(dāng)計(jì)數(shù)等于2時(shí)，后面再來的進(jìn)程均需要等待，等前面的進(jìn)程釋放掉，才可以獲得鎖。

信號(hào)量與進(jìn)程池的概念上類似，但是要區(qū)分開來，信號(hào)量涉及到加鎖的概念。

Event（事件）

Event用來實(shí)現(xiàn)進(jìn)程間同步通信的。運(yùn)行的機(jī)制是：全局定義了一個(gè)flag，如果flag值為False，當(dāng)程序執(zhí)行event.wait()方法時(shí)就會(huì)阻塞，如果flag值為True時(shí)，程序執(zhí)行event.wait()方法時(shí)不會(huì)阻塞繼續(xù)執(zhí)行。

Event常?函數(shù)：

event.wait()：在進(jìn)程中插入一個(gè)標(biāo)記（flag），默認(rèn)為False，可以設(shè)置timeout。
event.set()：使flag為Ture。
event.clear()：使flag為False。
event.is_set()：判斷flag是否為True。

import multiprocessing
import time
def wait_for_event(e):
  print("wait_for_event執(zhí)行")
  e.wait()
  print("wait_for_event: e.is_set():{}".format(e.is_set()))
def wait_for_event_timeout(e, t):
  print("wait_for_event_timeout執(zhí)行")
  # 只會(huì)阻塞2s
  e.wait(t)
  print("wait_for_event_timeout:e.is_set:{}".format(e.is_set()))
if __name__ == "__main__":
  e = multiprocessing.Event()
  p1 = multiprocessing.Process(target=wait_for_event, args=(e,))
  p1.start()
  p2 = multiprocessing.Process(target=wait_for_event_timeout, args=(e, 2))
  p2.start()
  time.sleep(4)
  # 4s之后使用e.set()將flag設(shè)為Ture
  e.set()
  print("主進(jìn)程:flag設(shè)置為True")

執(zhí)行結(jié)果如下：

Python多進(jìn)程之進(jìn)程同步及通信詳解