（三）多进程之守护进程与互斥锁

from multiprocessing import Process
import time

def task(name):
    print("%s is running." % name)
    time.sleep(2)

if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=task,args=("子进程1",))
    p.daemon = True     # 守护进程一定是要在开启之前设置，设置p为守护进程，禁止p创建子进程，并且父进程代码执行结束，p即终止运行。

    p.start()

    print("主")
    # 只要终端打印出这行内容，主进程就算执行完了，那么守护进程 p 也就跟着结束掉了。

from multiprocessing import Process
import time

def foo():
    print(123)
    time.sleep(1)
    print("end123")

def bar():
    print(456)
    time.sleep(3)
    print("end456")

if __name__ == ‘__main__‘:
    p1 = Process(target=foo)
    p2 = Process(target=bar)
    p1.daemon = True
    
    p1.start()
    p2.start()
    print("main-------")

# 并发运行，效率高，但竞争同一打印终端，带来了打印错乱。
from multiprocessing import Process
import time

def task(name):
    print("%s 1" % name)
    time.sleep(1)
    print("%s 2" % name)
    time.sleep(1)
    print("%s 3" % name)


if __name__ == "__main__":
    for i in range(3):
        p = Process(target=task,args=("进程%s" % i,))
        p.start()


"""
结果是错乱，三个进程是共享同一个输出终端的，
共享带来的就是竞争，谁抢到了，谁就打印，这就用到了互斥锁。

进程0 1
进程2 1
进程1 1
进程0 2
进程1 2
进程2 2
进程0 3
进程1 3
进程2 3
"""

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

def task(name,mutex):
    mutex.acquire()     # 加锁

    print("%s 1" % name)
    time.sleep(1)
    print("%s 2" % name)
    time.sleep(1)
    print("%s 3" % name)

    mutex.release()     # 把锁释放掉

if __name__ == "__main__":
    mutex = Lock()
    for i in range(3):
        p = Process(target=task,args=("进程%s" % i,mutex))    # 确保所有的进程用的是同一把锁，就把这个锁传递给子进程。
        p.start()


"""
虽然效率降低了，但是避免了竞争，错乱

进程0 1
进程0 2
进程0 3
进程1 1
进程1 2
进程1 3
进程2 1
进程2 2
进程2 3
"""

# 互斥锁与 join
from multiprocessing import Process
import json
import time

def search(name):
    """查票"""
    time.sleep(1)   # 模拟网络延迟
    dic = json.load(open("db.txt","r",encoding="utf-8"))
    print("<%s>查看到剩余票数<%s>" % (name,dic["count"]))


def get(name):
    """购票"""
    time.sleep(1)
    dic = json.load(open("db.txt", "r", encoding="utf-8"))
    if dic["count"] > 0:
        dic["count"] -= 1
        time.sleep(3)
        json.dump(dic,open("db.txt","w",encoding="utf-8"))
        print("<%s>购票成功" % name)
    else:
        print("<%s>购票失败" % name)

def task(name):
    search(name)
    get(name)

if __name__ == "__main__":
    for i in range(1,11):
        p = Process(target=task,args=("路人%s" % i,))
        p.start()
        p.join()    # 进程按顺序一个个执行

"""
这种方式连查看票都变成串行的了，而我们只想要购票是串行的。
<路人1>查看到剩余票数<1>
<路人1>购票成功
<路人2>查看到剩余票数<0>
<路人2>购票失败
<路人3>查看到剩余票数<0>
<路人3>购票失败
<路人4>查看到剩余票数<0>
<路人4>购票失败
<路人5>查看到剩余票数<0>
<路人5>购票失败
<路人6>查看到剩余票数<0>
<路人6>购票失败
<路人7>查看到剩余票数<0>
<路人7>购票失败
<路人8>查看到剩余票数<0>
<路人8>购票失败
<路人9>查看到剩余票数<0>
<路人9>购票失败
<路人10>查看到剩余票数<0>
<路人10>购票失败
"""

def task(name,):
    search(name)    # 并发执行

    mutex.acquire()
    get(name)   # 串行执行
    mutex.release()

# 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。
1 队列和管道都是将数据存放于内存中
2 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。