操作系统——进程相关
一、进程相关(状态、同步、异步、阻塞、非阻塞)
1、状态介绍
在程序运行的过程中,由于被操作系统的调度算法控制,程序会进入几个状态:就绪,运行和阻塞。
(1)就绪(Ready)状态当进程已分配到除CPU以外的所有必要的资源,只要获得处理机便可立即执行,这时的进程状态称为就绪状态。
(2)执行/运行(Running)状态当进程已获得处理机,其程序正在处理机上执行,此时的进程状态称为执行状态。
(3)阻塞(Blocked)状态正在执行的进程,由于等待某个事件发生而无法执行时,便放弃处理机而处于阻塞状态。引起进程阻塞的事件可有多种,例如,等待I/O完成、申请缓冲区不能满足、等待信件(信号)等。
2、同步和异步
2、1同步
所谓同步就是一个任务的完成需要依赖另外一个任务时,只有等待被依赖的任务完成后,依赖的任务才能算完成,这是一种可靠的任务序列。要么成功都成功,失败都失败,两个任务的状态可以保持一致。
2、2异步
所谓异步是不需要等待被依赖的任务完成,只是通知被依赖的任务要完成什么工作,依赖的任务也立即执行,只要自己完成了整个任务就算完成了。至于被依赖的任务最终是否真正完成,依赖它的任务无法确定,所以它是不可靠的任务序列。
3、阻塞和非阻塞
3、1阻塞、非阻塞描述
阻塞和非阻塞这两个概念与程序(线程)等待消息通知(无所谓同步或者异步)时的状态有关。也就是说阻塞与非阻塞主要是程序(线程)等待消息通知时的状态角度来说的
3、2同步阻塞、异步阻塞、同步非阻塞、异步非阻塞形式
老张爱喝茶,废话不说,煮开水。
出场人物:老张,水壶两把(普通水壶,简称水壶;会响的水壶,简称响水壶
)。
1 老张把水壶放到火上,立等水开。(同步阻塞)
老张觉得自己有点傻
2 老张把水壶放到火上,去客厅看电视,时不时去厨房看看水开没有。(同步非阻塞)
老张还是觉得自己有点傻,于是变高端了,买了把会响笛的那种水壶。水开之后,能大声发出嘀~~~~的噪音。
3 老张把响水壶放到火上,立等水开。(异步阻塞)
老张觉得这样傻等意义不大
4 老张把响水壶放到火上,去客厅看电视,水壶响之前不再去看它了,响了再去拿壶。(异步非阻塞)
老张觉得自己聪明了。
所谓同步异步,只是对于水壶而言。
普通水壶,同步;响水壶,异步。
虽然都能干活,但响水壶可以在自己完工之后,提示老张水开了。这是普通水壶所不能及的。
同步只能让调用者去轮询自己(情况2中),造成老张效率的低下。
所谓阻塞非阻塞,仅仅对于老张而言。
立等的老张,阻塞;看电视的老张,非阻塞。
情况1和情况3中老张就是阻塞的,媳妇喊他都不知道。虽然3中响水壶是异步的,可对于立等的老张没有太大的意义。所以一般异步是配合非阻塞
使用的,这样才能发挥异步的效用。
二、创建进程的多种方式
# coding:utf-8
'''
1、鼠标双击应用程序、创建进程
2、Python代码创建进程
'''
'''
在不同的操作系统种,创建进程的底层的原理不一样
windows
已导入模块的形式创建进程
MAC/Linux
以copy代码的形式创建进程
'''
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print('task is running', name)
time.sleep(3)
print('task is over!', name)
if __name__ == '__main__':
# target 需要创建的子进程的函数名
# arg 函数需要传入的参数,逗号不可少
p1 = Process(target=task, args=('子进程',))
# 异步,告诉操作系统创建一个新的进程,并在子进程中执行函数task
p1.start()
# 异步,在创建子进程的同时,主进程继续在执行
print('主进程')
class MyProcess(Process):
def __init__(self, name, age):
super().__init__()
self.name = name
self.age = age
def my_school(self, school, grade):
self.school = school
self.grade = grade
def run(self):
print('run is running', self.name, self.age, self.school, self.grade)
time.sleep(3)
print('run is over', self.name, self.age, self.school, self.grade)
if __name__ == '__main__':
obj = MyProcess('lu_yao', '23')
obj.my_school('中国科学院', '六年级')
obj.start()
print('主函数')
三、进程间数据隔离
'''
同一台计算机上的多个进程数据是严格意义上的物理隔离(默认情况下)
'''
# coding:utf-8
from multiprocessing import Process
import time
'''
同一台计算机上的多个进程数据是严格意义上的物理隔离(默认情况下)
'''
money = 1000
def task():
# global 添加的全局变量可以在函数体内被修改
global money
# 在函数体内对money进行了重新赋值
money = 666
print('子进程的money>>>:', money) # 子进程的money>>>: 666
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=task)
# 输出函数体内修改过的money 666
p1.start() # 子进程的money>>>: 666
time.sleep(3)
# 就算在函数体内对money进行了重新赋值
# 但是因为是一个子进程,只修改了子进程里的数据
print('主进程的money>>>:', money) # 主进程的money>>>: 1000
四、进程的join方法
'''
join()方法的作用是,等待子进程接收后再执行主进程
'''
# coding:utf-8
from multiprocessing import Process
import time
def task(name, n):
print('%s is running!' % name)
time.sleep(n)
print('%s is over!' % name)
if __name__ == '__main__':
'''
输出结果:
lu_yao is running!
lu_yao is over!
主进程
'''
p1 = Process(target=task, args=('lu_yao', 1))
p1.start()
p1.join()
print('主进程')
五、IPC机制(进程间的通信)(Queue模块)
'''
IPC(Inter-Process Communication,进程间通信)。进程间通信是指两个进程的数据之间产生交互
消息队列:存储数据的地方 所有人都可以存 也都可以取
'''
# coding:utf-8
from multiprocessing import Process, Queue
# Queue() 括号内填写可以存储数据的个数
message_queue = Queue(3)
# 向消息队列中存放数据
message_queue.put(111)
message_queue.put(222)
# 判断队列是否已满
print(message_queue.full())
message_queue.put(333)
print(message_queue.full())
# 从消息队列中取出数据
print(message_queue.get())
print(message_queue.get())
# 判断队列是否为空
print(message_queue.empty())
print(message_queue.get())
"""
full() empty() 在多进程中都不能使用!
"""
5.1 Queue实战
from multiprocessing import Process, Queue
def product(message_queue):
message_queue.put('子进程添加的数据!')
def consumer(message_queue):
print('子进程获取队列中的数据>>>:', message_queue.get())
if __name__ == '__main__':
message_queue = Queue()
p1 = Process(target=product, args=(message_queue,))
p2 = Process(target=consumer, args=(message_queue,))
p1.start()
p2.start()
print('主函数')
六、进程对象的多种方法
# coding:utf-8
# 如何查看进程号
from multiprocessing import Process, current_process
import time
# print(current_process())
# print(current_process().pid)
'''
输出结果:
<_MainProcess name='MainProcess' parent=None started>
31528
'''
# 终止进程
def product():
print('子进程')
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=product)
p1.start()
# time.sleep(1)
p1.terminate() # 杀死进程
print('主进程')
# 判断进程是否存活
time.sleep(3)
print(p1.is_alive())
七、守护进程
'''
守护进程会随着守护的进程结束而立刻结束
'''
# coding:utf-8
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print('子程序>>>:%s' % name)
time.sleep(3)
print('子程序>>>:%s' % name)
if __name__ == '__main__':
'''
(1)如果某个子线程的daemon属性为False,
主线程结束时会检测该子线程是否结束,
如果该子线程还在运行,则主线程会等待它完成后再退出;
(2)如果某个子线程的daemon属性为True,
主线程运行结束时不对这个子线程进行检查而直接退出,
同时所有daemon值为True的子线程将随主线程一起结束,
而不论是否运行完成。
'''
p1 = Process(target=task, args=('子程序',))
p1.daemon = True
p1.start()
time.sleep(1)
print('主程序')
八、僵尸进程与孤儿进程
僵尸进程
进程执行完毕后并不会立刻销毁所有的数据 会有一些信息短暂保留下来
比如进程号、进程执行时间、进程消耗功率等给父进程查看
ps:所有的进程都会变成僵尸进程
孤儿进程
子进程正常运行 父进程意外死亡 操作系统针对孤儿进程会派遣福利院管理
九、多进程数据错乱问题
模拟抢票软件
from multiprocessing import Process
import time
import json
import random
# 查票
def search(name):
with open(r'data.json', 'r', encoding='utf8') as f:
data = json.load(f)
print('%s在查票 当前余票为:%s' % (name, data.get('ticket_num')))
# 买票
def buy(name):
# 再次确认票
with open(r'data.json', 'r', encoding='utf8') as f:
data = json.load(f)
# 模拟网络延迟
time.sleep(random.randint(1, 3))
# 判断是否有票 有就买
if data.get('ticket_num') > 0:
data['ticket_num'] -= 1
with open(r'data.json', 'w', encoding='utf8') as f:
json.dump(data, f)
print('%s买票成功' % name)
else:
print('%s很倒霉 没有抢到票' % name)
def run(name):
search(name)
buy(name)
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
p = Process(target=run, args=('用户%s'%i, ))
p.start()
"""
多进程操作数据很可能会造成数据错乱>>>:互斥锁
互斥锁
将并发变成串行 牺牲了效率但是保障了数据的安全
"""
标签:__,操作系统,Process,阻塞,print,进程,相关,name
From: https://www.cnblogs.com/HaiMan/p/16904184.html