并发编程

（一）操作系统背景知识

（二）进程

（三）线程

一、理论知识：

IO 输入输出 Input/Output

           向内存输入 : read , recv , recvfrom , import , input

           从内存向外（硬盘，网络）输出 : write , send , sendto , print

CPU的工作效率和输入输出的工作效率差

 

并发和并行

           并发：同一时间段内多个任务交替使用同一个cpu

           并行：在同一个时刻多个任务在不同的cpu上同时执行

 

阻塞/非阻塞

           阻塞：在当前任务中 CPU不工作

           非阻塞 ：CPU还在继续为当前程序在执行

 

异步和同步

           异步 :发布一个任务,不等待这个任务的结果就继续执行我的任务

           同步 :发布一个任务,等待获取这个任务的结果之后才继续执行我的任务

同步阻塞/同步非阻塞/异步阻塞/异步非阻塞

 

进程和程序

           进程就是运行中的程序

           每一个进程在计算机中都有一个唯一的进程id,pid  process id

    进程  是计算机中资源分配的最小单位

           三状态 : 就绪 运行 阻塞

线程  是计算机中能够被CPU调度的最小单位

           是进程中的一个单位,它不能独立存在

 二、进程

进程即正在执行的一个过程。进程是对正在运行程序的一个抽象。

进程的概念起源于操作系统，是操作系统最核心的概念，也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一。操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的。

什么是进程

 进程：正在进行的一个过程或者说一个任务。而负责执行任务则是cpu。

进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体；在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。

狭义定义：进程是正在运行的程序的实例（an instance of a computer program that is being executed）。

广义定义：进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它是操作系统动态执行的基本单元，在传统的操作系统中，进程既是基本的分配单元，也是基本的执行单元。 

#第一，进程是一个实体。每一个进程都有它自己的地址空间，一般情况下，包括文本区域（text region）、数据区域（data region）和堆栈（stack region）。文本区域存储处理器执行的代码；数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内存；堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量。
第二，进程是一个“执行中的程序”。程序是一个没有生命的实体，只有处理器赋予程序生命时（操作系统执行之），它才能成为一个活动的实体，我们称其为进程。[3] 
进程是操作系统中最基本、重要的概念。是多道程序系统出现后，为了刻画系统内部出现的动态情况，描述系统内部各道程序的活动规律引进的一个概念,所有多道程序设计操作系统都建立在进程的基础上。

#操作系统引入进程概念的原因
从理论角度看，是对正在运行的程序过程的抽象；
从实现角度看，是一种数据结构，目的在于清晰地刻画动态系统的内在规律，有效管理和调度进入计算机系统主存储器运行的程序。

#进程的特征
动态性：进程的实质是程序在多道程序系统中的一次执行过程，进程是动态产生，动态消亡的。
并发性：任何进程都可以同其他进程一起并发执行
独立性：进程是一个能独立运行的基本单位，同时也是系统分配资源和调度的独立单位；
异步性：由于进程间的相互制约，使进程具有执行的间断性，即进程按各自独立的、不可预知的速度向前推进
结构特征：进程由程序、数据和进程控制块三部分组成。
多个不同的进程可以包含相同的程序：一个程序在不同的数据集里就构成不同的进程，能得到不同的结果；但是执行过程中，程序不能发生改变。

#进程与程序的区别
程序仅仅只是一堆代码而已，而进程指的是程序的运行过程。
程序是指令和数据的有序集合，其本身没有任何运行的含义，是一个静态的概念。
而进程是程序在处理机上的一次执行过程，它是一个动态的概念。
程序可以作为一种软件资料长期存在，而进程是有一定生命期的。
程序是永久的，进程是暂时的

进程调度

要想多个进程交替运行，操作系统必须对这些进程进行调度，这个调度也不是随即进行的，而是需要遵循一定的法则，由此就有了进程的调度算法。

先来先服务（FCFS）调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。FCFS算法比较有利于长作业（进程），而不利于短作业（进程）。由此可知，本算法适合于CPU繁忙型作业，而不利于I/O繁忙型的作业（进程）。

短作业（进程）优先调度算法（SJ/PF）是指对短作业或短进程优先调度的算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。但其对长作业不利；不能保证紧迫性作业（进程）被及时处理；作业的长短只是被估算出来的。

      时间片轮转(Round Robin，RR)法的基本思路是让每个进程在就绪队列中的等待时间与享受服务的时间成比例。在时间片轮转法中，需要将CPU的处理时间分成固定大小的时间片，例如，几十毫秒至几百毫秒。如果一个进程在被调度选中之后用完了系统规定的时间片，但又未完成要求的任务，则它自行释放自己所占有的CPU而排到就绪队列的末尾，等待下一次调度。同时，进程调度程序又去调度当前就绪队列中的第一个进程。
      显然，轮转法只能用来调度分配一些可以抢占的资源。这些可以抢占的资源可以随时被剥夺，而且可以将它们再分配给别的进程。CPU是可抢占资源的一种。但打印机等资源是不可抢占的。由于作业调度是对除了CPU之外的所有系统硬件资源的分配，其中包含有不可抢占资源，所以作业调度不使用轮转法。
在轮转法中，时间片长度的选取非常重要。首先，时间片长度的选择会直接影响到系统的开销和响应时间。如果时间片长度过短，则调度程序抢占处理机的次数增多。这将使进程上下文切换次数也大大增加，从而加重系统开销。反过来，如果时间片长度选择过长，例如，一个时间片能保证就绪队列中所需执行时间最长的进程能执行完毕，则轮转法变成了先来先服务法。时间片长度的选择是根据系统对响应时间的要求和就绪队列中所允许最大的进程数来确定的。
      在轮转法中，加入到就绪队列的进程有3种情况：
      一种是分给它的时间片用完，但进程还未完成，回到就绪队列的末尾等待下次调度去继续执行。
      另一种情况是分给该进程的时间片并未用完，只是因为请求I/O或由于进程的互斥与同步关系而被阻塞。当阻塞解除之后再回到就绪队列。
      第三种情况就是新创建进程进入就绪队列。
      如果对这些进程区别对待，给予不同的优先级和时间片从直观上看，可以进一步改善系统服务质量和效率。例如，我们可把就绪队列按照进程到达就绪队列的类型和进程被阻塞时的阻塞原因分成不同的就绪队列，每个队列按FCFS原则排列，各队列之间的进程享有不同的优先级，但同一队列内优先级相同。这样，当一个进程在执行完它的时间片之后，或从睡眠中被唤醒以及被创建之后，将进入不同的就绪队列。

前面介绍的各种用作进程调度的算法都有一定的局限性。如短进程优先的调度算法，仅照顾了短进程而忽略了长进程，而且如果并未指明进程的长度，则短进程优先和基于进程长度的抢占式调度算法都将无法使用。
而多级反馈队列调度算法则不必事先知道各种进程所需的执行时间，而且还可以满足各种类型进程的需要，因而它是目前被公认的一种较好的进程调度算法。在采用多级反馈队列调度算法的系统中，调度算法的实施过程如下所述。
(1) 应设置多个就绪队列，并为各个队列赋予不同的优先级。第一个队列的优先级最高，第二个队列次之，其余各队列的优先权逐个降低。该算法赋予各个队列中进程执行时间片的大小也各不相同，在优先权愈高的队列中，为每个进程所规定的执行时间片就愈小。例如，第二个队列的时间片要比第一个队列的时间片长一倍，……，第i+1个队列的时间片要比第i个队列的时间片长一倍。
(2) 当一个新进程进入内存后，首先将它放入第一队列的末尾，按FCFS原则排队等待调度。当轮到该进程执行时，如它能在该时间片内完成，便可准备撤离系统；如果它在一个时间片结束时尚未完成，调度程序便将该进程转入第二队列的末尾，再同样地按FCFS原则等待调度执行；如果它在第二队列中运行一个时间片后仍未完成，再依次将它放入第三队列，……，如此下去，当一个长作业(进程)从第一队列依次降到第n队列后，在第n 队列便采取按时间片轮转的方式运行。

(3) 仅当第一队列空闲时，调度程序才调度第二队列中的进程运行；仅当第1～(i-1)队列均空时，才会调度第i队列中的进程运行。如果处理机正在第i队列中为某进程服务时，又有新进程进入优先权较高的队列(第1～(i-1)中的任何一个队列)，则此时新进程将抢占正在运行进程的处理机，即由调度程序把正在运行的进程放回到第i队列的末尾，把处理机分配给新到的高优先权进程。

进程的并行与并发

并行 : 同时运行，只有具备多个cpu才能实现并行，并行是指两者同时执行，比如赛跑，两个人都在不停的往前跑；（资源够用，比如三个线程，四核的CPU ）

　　   单核下，可以利用多道技术，多个核，每个核也都可以利用多道技术（多道技术是针对单核而言的）

         有四个核，六个任务，这样同一时间有四个任务被执行，假设分别被分配给了cpu1，cpu2，cpu3，cpu4，

         一旦任务1遇到I/O就被迫中断执行，此时任务5就拿到cpu1的时间片去执行，这就是单核下的多道技术

         而一旦任务1的I/O结束了，操作系统会重新调用它(需知进程的调度、分配给哪个cpu运行，由操作系统说了算)，可能被分配给四个cpu中的任意一个去执行

并发 : 并发是指资源有限的情况下，两者交替轮流使用资源，比如一段路(单核CPU资源)同时只能过一个人，A走一段后，让给B，B用完继续给A ，交替使用，目的是提高效率。

　　   并发：是伪并行，即看起来是同时运行。单个cpu+多道技术就可以实现并发，（并行也属于并发）

区别:

并行是从微观上，也就是在一个精确的时间片刻，有不同的程序在执行，这就要求必须有多个处理器。
并发是从宏观上，在一个时间段上可以看出是同时执行的，比如一个服务器同时处理多个session。

多道技术概念回顾：内存中同时存入多道（多个）程序，cpu从一个进程快速切换到另外一个，使每个进程各自运行几十或几百毫秒，这样，虽然在某一个瞬间，一个cpu只能执行一个任务，但在1秒内，cpu却可以运行多个进程，这就给人产生了并行的错觉，即伪并发，以此来区分多处理器操作系统的真正硬件并行（多个cpu共享同一个物理内存）

同步异步阻塞非阻塞

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。

  

同步和异步

    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。

　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。

阻塞与非阻塞

      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

阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起（如遇到io操作）。函数只有在得到结果之后才会将阻塞的线程激活。有人也许会把阻塞调用和同步调用等同起来，实际上他是不同的。对于同步调用来说，很多时候当前线程还是激活的，只是从逻辑上当前函数没有返回而已。

非阻塞和阻塞的概念相对应，指在不能立刻得到结果之前也会立刻返回，同时该函数不会阻塞当前线程。

同步/异步与阻塞/非阻塞

1. 同步阻塞形式

　　效率最低。拿上面的例子来说，就是你专心排队，什么别的事都不做。

2. 异步阻塞形式

　　如果在银行等待办理业务的人采用的是异步的方式去等待消息被触发（通知），也就是领了一张小纸条，假如在这段时间里他不能离开银行做其它的事情，那么很显然，这个人被阻塞在了这个等待的操作上面；

　　异步操作是可以被阻塞住的，只不过它不是在处理消息时阻塞，而是在等待消息通知时被阻塞。

3. 同步非阻塞形式

　　实际上是效率低下的。

　　想象一下你一边打着电话一边还需要抬头看到底队伍排到你了没有，如果把打电话和观察排队的位置看成是程序的两个操作的话，这个程序需要在这两种不同的行为之间来回的切换，效率可想而知是低下的。

4. 异步非阻塞形式

　　效率更高

　　因为打电话是你(等待者)的事情，而通知你则是柜台(消息触发机制)的事情，程序没有在两种不同的操作中来回切换。

　　比如说，这个人突然发觉自己烟瘾犯了，需要出去抽根烟，于是他告诉大堂经理说，排到我这个号码的时候麻烦到外面通知我一下，那么他就没有被阻塞在这个等待的操作上面，自然这个就是异步+非阻塞的方式了。　

　　很多人会把同步和阻塞混淆，是因为很多时候同步操作会以阻塞的形式表现出来，同样的，很多人也会把异步和非阻塞混淆，因为异步操作一般都不会在真正的IO操作处被阻塞。

小结：

1. 同步与异步针对的是函数/任务的调用方式：同步就是当一个进程发起一个函数（任务）调用的时候，一直等到函数（任务）完成，而进程继续处于激活状态。而异步情况下是当一个进程发起一个函数（任务）调用的时候，不会等函数返回，而是继续往下执行当，函数返回的时候通过状态、通知、事件等方式通知进程任务完成。

2. 阻塞与非阻塞针对的是进程或线程：阻塞是当请求不能满足的时候就将进程挂起，而非阻塞则不会阻塞当前进程

进程的创建与结束

进程的创建

　　但凡是硬件，都需要有操作系统去管理，只要有操作系统，就有进程的概念，就需要有创建进程的方式，一些操作系统只为一个应用程序设计，比如微波炉中的控制器，一旦启动微波炉，所有的进程都已经存在。

　　而对于通用系统（跑很多应用程序），需要有系统运行过程中创建或撤销进程的能力，主要分为4中形式创建新的进程

　　1. 系统初始化（查看进程linux中用ps命令，windows中用任务管理器，前台进程负责与用户交互，后台运行的进程与用户无关，运行在后台并且只在需要时才唤醒的进程，称为守护进程，如电子邮件、web页面、新闻、打印）

　　2. 一个进程在运行过程中开启了子进程（如nginx开启多进程，os.fork,subprocess.Popen等）

　　3. 用户的交互式请求，而创建一个新进程（如用户双击暴风影音）

　　4. 一个批处理作业的初始化（只在大型机的批处理系统中应用）

　　

　　无论哪一种，新进程的创建都是由一个已经存在的进程执行了一个用于创建进程的系统调用而创建的：

　　1. 在UNIX中该系统调用是：fork，fork会创建一个与父进程一模一样的副本，二者有相同的存储映像、同样的环境字符串和同样的打开文件（在shell解释器进程中，执行一个命令就会创建一个子进程）

　　2. 在windows中该系统调用是：CreateProcess，CreateProcess既处理进程的创建，也负责把正确的程序装入新进程。

　　关于创建的子进程，UNIX和windows

　　1.相同的是：进程创建后，父进程和子进程有各自不同的地址空间（多道技术要求物理层面实现进程之间内存的隔离），任何一个进程的在其地址空间中的修改都不会影响到另外一个进程。

　　2.不同的是：在UNIX中，子进程的初始地址空间是父进程的一个副本，提示：子进程和父进程是可以有只读的共享内存区的。但是对于windows系统来说，从一开始父进程与子进程的地址空间就是不同的。

 进程的终止

　　1. 正常退出（自愿，如用户点击交互式页面的叉号，或程序执行完毕调用发起系统调用正常退出，在linux中用exit，在windows中用ExitProcess）

　　2. 出错退出（自愿，python a.py中a.py不存在）

　　3. 严重错误（非自愿，执行非法指令，如引用不存在的内存，1/0等，可以捕捉异常，try...except...）

　　4. 被其他进程杀死（非自愿，如kill -9）

在python程序中的进程操作

一 multiprocessing模块介绍

    python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。
    multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。

　 multiprocessing模块的功能众多：支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

    需要再次强调的一点是：与线程不同，进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限于该进程内。

二 Process类的介绍

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动）

强调：
1. 需要使用关键字的方式来指定参数
2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号

1 group参数未使用，值始终为None
2 target表示调用对象，即子进程要执行的任务
3 args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',)
4 kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18}
5 name为子进程的名称

1 p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run() 
2 p.run():进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法  
3 p.terminate():强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁
4 p.is_alive():如果p仍然运行，返回True
5 p.join([timeout]):主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程

1 p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置
2 p.name:进程的名称
3 p.pid：进程的pid
4 p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可)
5 p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）

三 Process类的使用

注意：在windows中Process()必须放到# if __name__ == '__main__':下

Since Windows has no fork, the multiprocessing module starts a new Python process and imports the calling module. 
If Process() gets called upon import, then this sets off an infinite succession of new processes (or until your machine runs out of resources). 
This is the reason for hiding calls to Process() inside

if __name__ == "__main__"
since statements inside this if-statement will not get called upon import.
由于Windows没有fork，多处理模块启动一个新的Python进程并导入调用模块。 
如果在导入时调用Process（），那么这将启动无限继承的新进程（或直到机器耗尽资源）。 
这是隐藏对Process（）内部调用的原，使用if __name__ == “__main __”，这个if语句中的语句将不会在导入时被调用。

使用process类创建进程

import time
from multiprocessing import Process

def func():
    time.sleep(1)
    print(0)

if __name__ == '__main__':
    Process(target=func).start()
    Process(target=func).start()
    Process(target=func).start()

import os
import time
from multiprocessing import Process
def func(a,b,c):
    time.sleep(1)
    print(a,b,c,os.getpid(),os.getppid())
    # pid : processid  子进程  ppid : parent process id 父进程

# Process进程类
if __name__ == '__main__':
    # windows操作系统下开启子进程子进程中的代码是通过import这种方式被导入到子进程中的
    print('主 :', os.getpid())
    Process(target=func,args=(1,2,3)).start()
    Process(target=func,args=(4,5,6)).start()
    Process(target=func,args=(7,8,9)).start()

import os
import time
from multiprocessing import Process
def func(a,b,c):
    time.sleep(1)
    print(a,b,c,os.getpid(),os.getppid())

# Process进程类
if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=func,args=(1,2,3))
    p.start()   # p是一个进程操作符
    print(p.is_alive())
    p.terminate()  # 异步非阻塞
    print(p.is_alive())  #判断当前进程是否处于活动状态
    time.sleep(0.1)
    print(p.is_alive())
    print(p.name)   #查看进程名字，可以改变
    print(p.pid)    #与os.pid 一样

import os
import time
from multiprocessing import Process
def func(a,b,c):
    time.sleep(1)
    print(a,b,c,os.getpid(),os.getppid())
if __name__ == '__main__':
    # Process(target=func,args=(1,2,3)).start()
    # Process(target=func,args=(2,3,4)).start()
    # Process(target=func,args=(3,4,5)).start()
    for i in  range(1,4):
        Process(target=func, args=(i, i+1, i+2)).start()

import time
import random
from multiprocessing import Process

def send_mail(name):
    time.sleep(random.uniform(1,3))
    print('已经给%s发送邮件完毕'%name)

if __name__ == '__main__':
    lst = ['alex','yuan','宝元','太白']
    # 阻塞等待一个子进程结束
    p = Process(target=send_mail, args=('alex',))
    p.start()
    p.join()   # 阻塞,直到p对应的进程结束之后才结束阻塞
    print('所有的信息都发送完毕了')

    p_l = []
    for name in lst:
        p = Process(target=send_mail,args=(name,))
        p.start()
        p_l.append(p)
    for p in p_l : p.join()
    print('所有的信息都发送完毕了')

import time
from multiprocessing import Process
def func():
    for i in range(20):
        time.sleep(0.5)
        print('in func')

def func2():
    print('start : func2')
    time.sleep(5)
    print('end : func2')

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=func)
    p.daemon = True   # 表示设置p为一个守护进程
    p.start()
    p2 =Process(target=func2)
    p2.start()
    print('in main')
    time.sleep(3)
    print('finished')
    p2.join()

主进程和子进程互不干扰

主进程执行完毕之后程序不会结束,会等待所有的子进程结束之后才结束

为什么主进程要等待子进程结束之后才结束?

    因为主进程要负责给子进程回收一些系统资源

守护进程 :

    是一个子进程,守护的是主进程

    结束条件 : 主进程的代码结束,守护进程也结束

进程

    主进程的代码结束,守护进程结束

    主进程要回收守护进程(子进程)的资源

    主进程等待其他所有子进程结束

    主进程回收所有子进程的资源

import os
from multiprocessing import Process
class MyProcess(Process):
    def __init__(self,a,b):
        super().__init__()
        self.a = a
        self.b = b

    def func(self):
        print('in func')

    def run(self):   # 希望在子进程中执行的代码就放在run方法中
        print(os.getpid(),self.a,self.b)
        self.func()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        MyProcess(1,2).start()   # 通知操作系统开进程,执行run方法

import os
from multiprocessing import Process
class MyProcess(Process):
    def run(self):   # 希望在子进程中执行的代码就放在run方法中
        print(os.getpid())

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        MyProcess().start()

socket聊天并发实例

from socket import *
from multiprocessing import Process

server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)

def talk(conn,client_addr):
    while True:
        try:
            msg=conn.recv(1024)
            if not msg:break
            conn.send(msg.upper())
        except Exception:
            break

if __name__ == '__main__': #windows下start进程一定要写到这下面
    while True:
        conn,client_addr=server.accept()
        p=Process(target=talk,args=(conn,client_addr))
        p.start()

from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))


while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue

    client.send(msg.encode('utf-8'))
    msg=client.recv(1024)
    print(msg.decode('utf-8'))

四 进程同步(锁)

进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,

而共享带来的是竞争，竞争带来的结果就是错乱，如何控制，就是加锁处理

import os
import time
import random
from multiprocessing import Process

def work(n):
    print('%s: %s is running' %(n,os.getpid()))
    time.sleep(random.random())
    print('%s:%s is done' %(n,os.getpid()))

if __name__ == '__main__':
    for i in range(3):
        p=Process(target=work,args=(i,))
        p.start()

# 由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但避免了竞争
import os
import time
import random
from multiprocessing import Process,Lock

def work(lock,n):
    lock.acquire()
    print('%s: %s is running' % (n, os.getpid()))
    time.sleep(random.random())
    print('%s: %s is done' % (n, os.getpid()))
    lock.release()
if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    for i in range(3):
        p=Process(target=work,args=(lock,i))
        p.start()

我们以模拟抢票为例，来看看数据安全的重要性。 

#文件ticket的内容为：{"count":1}
#注意一定要用双引号，不然json无法识别
#并发运行，效率高，但竞争写同一文件，数据写入错乱
import json
import time
from multiprocessing import Process
def search_ticket(name):
    with open('ticket',encoding='utf-8') as f:
        dic = json.load(f)
        print('%s查询余票为%s'%(name,dic['count']))

def buy_ticket(name):
    with open('ticket',encoding='utf-8') as f:
        dic = json.load(f)
    time.sleep(2)
    if dic['count'] >= 1:
        print('%s买到票了'%name)
        dic['count'] -= 1
        time.sleep(2)
        with open('ticket', mode='w',encoding='utf-8') as f:
            json.dump(dic,f)
    else:
        print('余票为0,%s没买到票' % name)

if __name__ == '__main__':
    l = ['alex','wusir','baoyuan','taibai']
    for name in l:
        Process(target=buy_ticket,args=(name,)).start()
#baoyuan买到票了
#taibai买到票了
#wusir买到票了
#alex买到票了
#只有一张票，结果却所有人都买到！原因是多进程造成数据不安全！

import json
import time
from multiprocessing import Process,Lock
def search_ticket(name):
    with open('ticket',encoding='utf-8') as f:
        dic = json.load(f)
        print('%s查询余票为%s'%(name,dic['count']))

def buy_ticket(name):
    with open('ticket',encoding='utf-8') as f:
        dic = json.load(f)
    time.sleep(2)
    if dic['count'] >= 1:
        print('%s买到票了'%name)
        dic['count'] -= 1
        time.sleep(2)
        with open('ticket', mode='w',encoding='utf-8') as f:
            json.dump(dic,f)
    else:
        print('余票为0,%s没买到票' % name)

def use(name,lock):
    search_ticket(name)
    print('%s在等待'%name)
    # lock.acquire()
    # print('%s开始执行了'%name)
    # buy_ticket(name)
    # lock.release()
    with lock:
        print('%s开始执行了'%name)
        buy_ticket(name)



if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    l = ['alex','wusir','baoyuan','taibai']
    for name in l:
        Process(target=use,args=(name,lock)).start()

总结

#加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改，即串行的修改，没错，速度是慢了，但牺牲了速度却保证了数据安全。
虽然可以用文件共享数据实现进程间通信，但问题是：
1.效率低（共享数据基于文件，而文件是硬盘上的数据）
2.需要自己加锁处理

#因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：1、效率高（多个进程共享一块内存的数据）2、帮我们处理好锁问题。这就是mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道。
队列和管道都是将数据存放于内存中
队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来，
我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性。 

五 队列

进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信（IPC(Inter-Process Communication)），multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道，这两种方式都是使用消息传递的

队列 概念介绍

创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。

Queue([maxsize]) 
创建共享的进程队列。
参数 ：maxsize是队列中允许的最大项数。如果省略此参数，则无大小限制。
底层队列使用管道和锁定实现。 

Queue([maxsize]) 
创建共享的进程队列。maxsize是队列中允许的最大项数。如果省略此参数，则无大小限制。底层队列使用管道和锁定实现。另外，还需要运行支持线程以便队列中的数据传输到底层管道中。 
Queue的实例q具有以下方法：

q.get( [ block [ ,timeout ] ] ) 
返回q中的一个项目。如果q为空，此方法将阻塞，直到队列中有项目可用为止。block用于控制阻塞行为，默认为True. 如果设置为False，将引发Queue.Empty异常（定义在Queue模块中）。timeout是可选超时时间，用在阻塞模式中。如果在制定的时间间隔内没有项目变为可用，将引发Queue.Empty异常。

q.get_nowait( ) 
同q.get(False)方法。

q.put(item [, block [,timeout ] ] ) 
将item放入队列。如果队列已满，此方法将阻塞至有空间可用为止。block控制阻塞行为，默认为True。如果设置为False，将引发Queue.Empty异常（定义在Queue库模块中）。timeout指定在阻塞模式中等待可用空间的时间长短。超时后将引发Queue.Full异常。

q.qsize() 
返回队列中目前项目的正确数量。此函数的结果并不可靠，因为在返回结果和在稍后程序中使用结果之间，队列中可能添加或删除了项目。在某些系统上，此方法可能引发NotImplementedError异常。


q.empty() 
如果调用此方法时 q为空，返回True。如果其他进程或线程正在往队列中添加项目，结果是不可靠的。也就是说，在返回和使用结果之间，队列中可能已经加入新的项目。

q.full() 
如果q已满，返回为True. 由于线程的存在，结果也可能是不可靠的（参考q.empty（）方法）。。

q.close() 
关闭队列，防止队列中加入更多数据。调用此方法时，后台线程将继续写入那些已入队列但尚未写入的数据，但将在此方法完成时马上关闭。如果q被垃圾收集，将自动调用此方法。关闭队列不会在队列使用者中生成任何类型的数据结束信号或异常。例如，如果某个使用者正被阻塞在get（）操作上，关闭生产者中的队列不会导致get（）方法返回错误。

q.cancel_join_thread() 
不会再进程退出时自动连接后台线程。这可以防止join_thread()方法阻塞。

q.join_thread() 
连接队列的后台线程。此方法用于在调用q.close()方法后，等待所有队列项被消耗。默认情况下，此方法由不是q的原始创建者的所有进程调用。调用q.cancel_join_thread()方法可以禁止这种行为。

'''
multiprocessing模块支持进程间通信的两种主要形式:管道和队列
都是基于消息传递实现的,但是队列接口
'''

from multiprocessing import Queue
q=Queue(3)

#put ,get ,put_nowait,get_nowait,full,empty
q.put(3)
q.put(3)
q.put(3)
# q.put(3)   # 如果队列已经满了，程序就会停在这里，等待数据被别人取走，再将数据放入队列。
           # 如果队列中的数据一直不被取走，程序就会永远停在这里。
try:
    q.put_nowait(3) # 可以使用put_nowait，如果队列满了不会阻塞，但是会因为队列满了而报错。
except: # 因此我们可以用一个try语句来处理这个错误。这样程序不会一直阻塞下去，但是会丢掉这个消息。
    print('队列已经满了')

# 因此，我们再放入数据之前，可以先看一下队列的状态，如果已经满了，就不继续put了。
print(q.full()) #满了

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# print(q.get()) # 同put方法一样，如果队列已经空了，那么继续取就会出现阻塞。
try:
    q.get_nowait(3) # 可以使用get_nowait，如果队列满了不会阻塞，但是会因为没取到值而报错。
except: # 因此我们可以用一个try语句来处理这个错误。这样程序不会一直阻塞下去。
    print('队列已经空了')

print(q.empty()) #空了

import time
from multiprocessing import Process, Queue

def f(q):
    q.put([time.asctime(), 'from Eva', 'hello'])  #调用主函数中p进程传递过来的进程参数 put函数为向队列中添加一条数据。

if __name__ == '__main__':
    q = Queue() #创建一个Queue对象
    p = Process(target=f, args=(q,)) #创建一个进程
    p.start()
    print(q.get())
    p.join()

import os
import time
import multiprocessing

# 向queue中输入数据的函数
def inputQ(queue):
    info = str(os.getpid()) + '(put):' + str(time.asctime())
    queue.put(info)

# 向queue中输出数据的函数
def outputQ(queue):
    info = queue.get()
    print ('%s%s33[32m%s33[0m'%(str(os.getpid()), '(get):',info))

# Main
if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.freeze_support()
    record1 = []   # store input processes
    record2 = []   # store output processes
    queue = multiprocessing.Queue(3)

    # 输入进程
    for i in range(10):
        process = multiprocessing.Process(target=inputQ,args=(queue,))
        process.start()
        record1.append(process)

    # 输出进程
    for i in range(10):
        process = multiprocessing.Process(target=outputQ,args=(queue,))
        process.start()
        record2.append(process)

    for p in record1:
        p.join()

    for p in record2:
        p.join()

 生产者消费者模型

在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题。该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。

    为什么要使用生产者和消费者模式

在线程世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式。

    什么是生产者消费者模式

生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。

基于队列实现生产者消费者模型

import time
import random
from multiprocessing import Process,Queue
def producer(q):
    for i in range(10):
        time.sleep(random.random())
        food = '泔水%s'%i
        print('%s生产了%s'%('taibai',food))
        q.put(food)

def consumer(q,name):
    while True:
        food = q.get()   # food = 食物/None
        if not food : break
        time.sleep(random.uniform(1,2))
        print('%s 吃了 %s'%(name,food))

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p1 = Process(target=producer,args=(q,))
    p1.start()
    c1 = Process(target=consumer,args=(q,'alex'))
    c1.start()
    c2 = Process(target=consumer,args=(q,'wusir'))
    c2.start()
    p1.join()

此时的问题是主进程永远不会结束，原因是：生产者p在生产完后就结束了，但是消费者c在取空了q之后，则一直处于死循环中且卡在q.get()这一步。

 解决方式无非是让生产者在生产完毕后，往队列中再发一个结束信号，这样消费者在接收到结束信号后就可以break出死循环。

import time
import random
from multiprocessing import Process,Queue
def producer(q):
    for i in range(10):
        time.sleep(random.random())
        food = '泔水%s'%i
        print('%s生产了%s'%('taibai',food))
        q.put(food)

def consumer(q,name):
    while True:
        food = q.get()   # food = 食物/None
        if not food : break
        time.sleep(random.uniform(1,2))
        print('%s 吃了 %s'%(name,food))

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p1 = Process(target=producer,args=(q,))
    p1.start()
    c1 = Process(target=consumer,args=(q,'alex'))
    c1.start()
    c2 = Process(target=consumer,args=(q,'wusir'))
    c2.start()
    p1.join()
    q.put(None)
    q.put(None)

 

JoinableQueue([maxsize]) 
创建可连接的共享进程队列。这就像是一个Queue对象，但队列允许项目的使用者通知生产者项目已经被成功处理。通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的。 

JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外，还具有以下方法：

q.task_done() 
使用者使用此方法发出信号，表示q.get()返回的项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除的项目数量，将引发ValueError异常。

q.join() 
生产者将使用此方法进行阻塞，直到队列中所有项目均被处理。阻塞将持续到为队列中的每个项目均调用q.task_done()方法为止。 
下面的例子说明如何建立永远运行的进程，使用和处理队列上的项目。生产者将项目放入队列，并等待它们被处理。

import random
from multiprocessing import JoinableQueue,Process

def consumer(jq,name):
    while True:
        food = jq.get()
        time.sleep(random.uniform(1,2))
        print('%s吃完%s'%(name,food))
        jq.task_done()

def producer(jq):
    for i in range(10):
        time.sleep(random.random())
        food = '泔水%s'%i
        print('%s生产了%s'%('taibai',food))
        jq.put(food)
    jq.join()


if __name__ == '__main__':
    jq = JoinableQueue(5)
    c1 = Process(target=consumer,args=(jq,'alex'))
    p1 = Process(target=producer,args=(jq,))
    c1.daemon = True
    c1.start()
    p1.start()
    p1.join()

 进程间通信（IPC）方式二：管道（不推荐使用，了解即可）

#创建管道的类：
Pipe([duplex]):在进程之间创建一条管道，并返回元组（conn1,conn2）,其中conn1，conn2表示管道两端的连接对象，强调一点：必须在产生Process对象之前产生管道
#参数介绍：
dumplex:默认管道是全双工的，如果将duplex射成False，conn1只能用于接收，conn2只能用于发送。
#主要方法：
    conn1.recv():接收conn2.send(obj)发送的对象。如果没有消息可接收，recv方法会一直阻塞。如果连接的另外一端已经关闭，那么recv方法会抛出EOFError。
    conn1.send(obj):通过连接发送对象。obj是与序列化兼容的任意对象
 #其他方法：
conn1.close():关闭连接。如果conn1被垃圾回收，将自动调用此方法
conn1.fileno():返回连接使用的整数文件描述符
conn1.poll([timeout]):如果连接上的数据可用，返回True。timeout指定等待的最长时限。如果省略此参数，方法将立即返回结果。如果将timeout射成None，操作将无限期地等待数据到达。
 
conn1.recv_bytes([maxlength]):接收c.send_bytes()方法发送的一条完整的字节消息。maxlength指定要接收的最大字节数。如果进入的消息，超过了这个最大值，将引发IOError异常，并且在连接上无法进行进一步读取。如果连接的另外一端已经关闭，再也不存在任何数据，将引发EOFError异常。
conn.send_bytes(buffer [, offset [, size]])：通过连接发送字节数据缓冲区，buffer是支持缓冲区接口的任意对象，offset是缓冲区中的字节偏移量，而size是要发送字节数。结果数据以单条消息的形式发出，然后调用c.recv_bytes()函数进行接收    
 
conn1.recv_bytes_into(buffer [, offset]):接收一条完整的字节消息，并把它保存在buffer对象中，该对象支持可写入的缓冲区接口（即bytearray对象或类似的对象）。offset指定缓冲区中放置消息处的字节位移。返回值是收到的字节数。如果消息长度大于可用的缓冲区空间，将引发BufferTooShort异常。

from multiprocessing import Process,Pipe

import time,os
def adder(p,name):
    server,client=p
    client.close()
    while True:
        try:
            x,y=server.recv()
        except EOFError:
            server.close()
            break
        res=x+y
        server.send(res)
    print('server done')
if __name__ == '__main__':
    server,client=Pipe()

    c1=Process(target=adder,args=((server,client),'c1'))
    c1.start()

    server.close()

    client.send((10,20))
    print(client.recv())
    client.close()

    c1.join()
    print('主进程')
#注意：send()和recv()方法使用pickle模块对对象进行序列化

六 共享数据

展望未来，基于消息传递的并发编程是大势所趋

即便是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合

通过消息队列交换数据。这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求，

还可以扩展到分布式系统中

进程间通信应该尽量避免使用本节所讲的共享数据的方式

进程间数据是独立的，可以借助于队列或管道实现通信，二者都是基于消息传递的

虽然进程间数据独立，但可以通过Manager实现数据共享，事实上Manager的功能远不止于此

A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other processes to manipulate them using proxies.

A manager returned by Manager() will support types list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array. For example,

from multiprocessing import Process,Manager,Lock

def func(dic,lock):
    with lock:
        dic['count'] -= 1

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    m = Manager()
    dic = m.dict({'count':100})
    p_l = []
    for i in range(100):
        p = Process(target=func,args=(dic,lock))
        p.start()
        p_l.append(p)
    for p in p_l:p.join()
    print(dic)

# 100减100次1这么慢? 不是减操作造成的 而是开启进程 管理进程 销毁进程拖慢了程序的执行速度
# 为什么在这里出现了数据不安全的现象?
# 什么情况下会出现数据不安全 : Manager类当中对字典列表  += -= *= /=
# 如何解决 : 加锁

 七 进程池

在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段之一，需要注意的问题是：

1. 很明显需要并发执行的任务通常要远大于核数
2. 一个操作系统不可能无限开启进程，通常有几个核就开几个进程
3. 进程开启过多，效率反而会下降（开启进程是需要占用系统资源的，而且开启多余核数目的进程也无法做到并行）

例如当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个。。。手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。

我们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目，比如httpd的进程模式，规定最小进程数和最大进程数... 
ps：对于远程过程调用的高级应用程序而言，应该使用进程池，Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，就重用进程池中的进程。

    创建进程池的类：如果指定numprocess为3，则进程池会从无到有创建三个进程，然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务，不会开启其他进程

  

参考资料
女神博客目录https://www.cnblogs.com/Eva-J/p/7277026.html
林海峰博客http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/6817679.html
超哥线程https://www.cnblogs.com/clschao/articles/9684694.html