互斥锁
进程之间数据隔离, 但是多个进程可以共享同一块数据，比如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，如下
from multiprocessing import Process
import time
import os
def task(name):
print('%s 上厕所 [%s]' %(name ,os.getpid()))
time.sleep(1)
print('%s 上完厕所 [%s]' %(name ,os.getpid()))
if __name__ == '__main__':
for i in range(3):
p=Process(target=task, args=('进程%s' %i,))
p.start()
----------输出结果
进程2 上厕所 [8076]
进程0 上厕所 [5176]
进程1 上厕所 [2100]
进程2 上完厕所 [8076]
进程0 上完厕所 [5176]
进程1 上完厕所 [2100]
如何控制，就是加锁处理。而互斥锁的意思就是互相排斥，如果把多个进程比喻为多个人，互斥锁的工作原理就是多个人都要去争抢同一个资源：卫生间，一个人抢到卫生间后上一把锁，
其他人都要等着，等到这个完成任务后释放锁，其他人才有可能有一个抢到......所以互斥锁的原理，就是把并发改成串行，降低了效率，但保证了数据安全不错乱
from multiprocessing import Process, Lock
import time
import os
def task(name,mutex):
mutex.acquire()
print('%s 上厕所 [%s]' %(name ,os.getpid()))
time.sleep(1)
print('%s 上完厕所 [%s]' %(name ,os.getpid()))
mutex.release()
if __name__ == '__main__':
mutex = Lock()
for i in range(3):
p=Process(target=task, args=('进程%s' %i,mutex))
p.start()
----输出结果
进程0 上厕所 [5340]
进程0 上完厕所 [5340]
进程1 上厕所 [7796]
进程1 上完厕所 [7796]
进程2 上厕所 [7860]
进程2 上完厕所 [7860]
模拟抢票练习
多个进程共享同一文件，我们可以把文件当数据库，用多个进程模拟多个人执行抢票任务
# db.txt
# {"count": 2}
from multiprocessing import Process,Lock
import json
import time
import os
def query_ticket(name):
time.sleep(1)
with open('db.txt','r',encoding="utf-8") as f:
d = json.load(f)
print('[%s] 查看到剩余票数 [%s]'% (name, d['count']))
def buy_ticket(name):
time.sleep(1)
with open('db.txt','r', encoding="utf-8") as f:
d = json.load(f)
if d.get('count') >0 :
d['count'] -= 1
time.sleep(1)
json.dump(d, open('db.txt','w',encoding='utf-8'))
print('<%s> 购票成功' % name)
else:
print('没有多余的票，<%s> 购票失败' % name)
def task(name,mutex):
query_ticket(name)
mutex.acquire()
buy_ticket(name)
mutex.release()
if __name__ == '__main__':
mutex = Lock()
print('开始抢票了……')
for i in range(5):
p = Process(target=task, args=('进程%s' %i,mutex))
p.start()
输出结果
开始抢票了…… [进程0] 查看到剩余票数 [2] [进程1] 查看到剩余票数 [2] [进程2] 查看到剩余票数 [2] [进程4] 查看到剩余票数 [2] [进程3] 查看到剩余票数 [2] <进程0> 购票成功 <进程1> 购票成功 没有多余的票，<进程2> 购票失败 没有多余的票，<进程4> 购票失败 没有多余的票，<进程3> 购票失败
互斥锁与join
使用join可以将并发变成串行，互斥锁的原理也是将并发变成串行，那我们直接使用join就可以了啊，为何还要互斥锁
from multiprocessing import Process,Lock
import json
import time
def query_ticket(name):
time.sleep(1)
with open('db.txt','r',encoding="utf-8") as f:
d = json.load(f)
print('[%s] 查看到剩余票数 [%s]'% (name, d['count']))
def buy_ticket(name):
time.sleep(1)
with open('db.txt','r', encoding="utf-8") as f:
d = json.load(f)
if d.get('count') > 0 :
d['count'] -= 1
time.sleep(1)
json.dump(d, open('db.txt','w',encoding='utf-8'))
print('<%s> 购票成功' % name)
else:
print('没有多余的票，<%s> 购票失败' % name)
def task(name):
query_ticket(name)
buy_ticket(name)
if __name__ == '__main__':
print('开始抢票了……')
for i in range(5):
p = Process(target=task, args=('进程%s' % i,))
p.start()
p.join()
----------------输出结果--------------
开始抢票了……
[进程0] 查看到剩余票数 [2]
<进程0> 购票成功
[进程1] 查看到剩余票数 [1]
<进程1> 购票成功
[进程2] 查看到剩余票数 [0]
没有多余的票，<进程2> 购票失败
[进程3] 查看到剩余票数 [0]
没有多余的票，<进程3> 购票失败
[进程4] 查看到剩余票数 [0]
没有多余的票，<进程4> 购票失败
发现使用join将并发改成穿行，确实能保证数据安全，但问题是连查票操作也变成只能一个一个人去查了，很明显大家查票时应该是并发地去查询而无需考虑数据准确与否，
此时join与互斥锁的区别就显而易见了，join是将一个任务整体串行，而互斥锁的好处则是可以将一个任务中的某一段代码串行，比如只让task函数中的buy_ticket任务串行
def task(name,mutex):
query_ticket(name)
mutex.acquire()
buy_ticket(name)
mutex.release()
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，即串行地修改，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，而队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来，因而队列才是进程间通信的最佳选择。