进程（三）：进程同步——Lock（锁）、Semaphore（信号量）、Event（事件）

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锁 —— multiprocess.Lock

信号量 —— multiprocess.Semaphore（了解）

事件 —— multiprocess.Event（了解）

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锁 —— multiprocess.Lock

　　当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题。

（1）多进程抢占输出资源
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()


（2）使用锁维护执行顺序
# 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()

　　上面这种情况虽然使用加锁的形式实现了顺序的执行，但是程序又重新变成串行了，这样确实会浪费了时间，却保证了数据的安全。

　　接下来，我们以模拟抢票为例，来看看数据安全的重要性。 

（1）多进程同时抢购余票
#文件db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
from multiprocessing import Process,Lock
import time,json,random
def search():
    dic=json.load(open('db'))
    print('\033[43m剩余票数%s\033[0m' %dic['count'])

def get():
    dic=json.load(open('db'))
    time.sleep(0.1) #模拟读数据的网络延迟
    if dic['count'] >0:
        dic['count']-=1
        time.sleep(0.2) #模拟写数据的网络延迟
        json.dump(dic,open('db','w'))
        print('\033[43m购票成功\033[0m')

def task():
    search()
    get()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(100): #模拟并发100个客户端抢票
        p=Process(target=task)
        p.start()


（2）使用锁来保证数据安全
#文件db的内容为：{"count":5}
#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
from multiprocessing import Process,Lock
import time,json,random
def search():
    dic=json.load(open('db'))
    print('\033[43m剩余票数%s\033[0m' %dic['count'])

def get():
    dic=json.load(open('db'))
    time.sleep(random.random()) #模拟读数据的网络延迟
    if dic['count'] >0:
        dic['count']-=1
        time.sleep(random.random()) #模拟写数据的网络延迟
        json.dump(dic,open('db','w'))
        print('\033[32m购票成功\033[0m')
    else:
        print('\033[31m购票失败\033[0m')

def task(lock):
    search()
    lock.acquire()
    get()
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    for i in range(100): #模拟并发100个客户端抢票
        p=Process(target=task,args=(lock,))
        p.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
2.需要自己加锁处理

为此mutiprocessing模块为我们提供了基于消息的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。

信号量 —— multiprocess.Semaphore（了解）

信号量介绍Semaphore

●互斥锁同时只允许一个线程更改数据，而信号量Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 。

●假设商场里有4个迷你唱吧，所以同时可以进去4个人，如果来了第五个人就要在外面等待，等到有人出来才能再进去玩。

●实现： 信号量同步基于内部计数器，每调用一次acquire()，计数器减1；每调用一次release()，计数器加1.当计数器为0时，acquire()调用被阻塞。这是迪科斯彻（Dijkstra）信号量概念P()和V()的Python实现。信号量同步机制适用于访问像服务器这样的有限资源。

●信号量与进程池的概念很像，但是要区分开，信号量涉及到加锁的概念

#例子
from multiprocessing import Process,Semaphore
import time,random

def go_ktv(sem,user):
    sem.acquire()
    print('%s 占到一间ktv小屋' %user)
    time.sleep(random.randint(0,3)) #模拟每个人在ktv中待的时间不同
    sem.release()

if __name__ == '__main__':
    sem=Semaphore(4)
    p_l=[]
    for i in range(13):
        p=Process(target=go_ktv,args=(sem,'user%s' %i,))
        p.start()
        p_l.append(p)

    for i in p_l:
        i.join()
    print('============》')

事件 —— multiprocess.Event（了解）

事件介绍

●python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。

●事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，如果“Flag”值为 False，那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果“Flag”值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。

●clear：将“Flag”设置为False
●set：将“Flag”设置为True

#红绿灯实例
from multiprocessing import Process, Event
import time, random


def car(e, n):
    while True:
        if not e.is_set():  # 进程刚开启，is_set()的值是Flase，模拟信号灯为红色
            print('\033[31m红灯亮\033[0m，car%s等着' % n)
            e.wait()    # 阻塞，等待is_set()的值变成True，模拟信号灯为绿色
            print('\033[32m车%s 看见绿灯亮了\033[0m' % n)
            time.sleep(random.randint(3, 6))
            if not e.is_set():   #如果is_set()的值是Flase，也就是红灯，仍然回到while语句开始
                continue
            print('车开远了,car', n)
            break


def police_car(e, n):
    while True:
        if not e.is_set():# 进程刚开启，is_set()的值是Flase，模拟信号灯为红色
            print('\033[31m红灯亮\033[0m，car%s等着' % n)
            e.wait(0.1) # 阻塞，等待设置等待时间，等待0.1s之后没有等到绿灯就闯红灯走了
            if not e.is_set():
                print('\033[33m红灯,警车先走\033[0m，car %s' % n)
            else:
                print('\033[33;46m绿灯，警车走\033[0m，car %s' % n)
        break



def traffic_lights(e, inverval):
    while True:
        time.sleep(inverval)
        if e.is_set():
            print('######', e.is_set())
            e.clear()  # ---->将is_set()的值设置为False
        else:
            e.set()    # ---->将is_set()的值设置为True
            print('***********',e.is_set())


if __name__ == '__main__':
    e = Event()
    for i in range(10):
        p=Process(target=car,args=(e,i,))  # 创建是个进程控制10辆车
        p.start()

    for i in range(5):
        p = Process(target=police_car, args=(e, i,))  # 创建5个进程控制5辆警车
        p.start()
    t = Process(target=traffic_lights, args=(e, 10))  # 创建一个进程控制红绿灯
    t.start()

    print('============》')