Python全栈之进程和守护进程

目录

• 1. 理解进程
• 2. 进程的语法
• 3. join自定义进程类
• 4. 守护进程
• 总结

1. 理解进程

进程的概念：（process）

进程就是正在运行的程序,它是操作系统中,资源分配的最小单位.
资源分配:分配的是cpu和内存等物理资源
进程号是进程的唯一标识
同一个程序执行两次之后是两个进程
进程和进程之间的关系: 数据彼此隔离,通过socket通信

并行和并发：

并发:一个cpu同一时间不停执行多个程序
并行:多个cpu同一时间不停执行多个程序

cpu的进程调度的方法：

# 先来先服务fcfs(first come first server):先来的先执行
# 短作业优先算法:分配的cpu多,先把短的算完
# 时间片轮转算法:每一个任务就执行一个时间片的时间.然后就执行其他的.
# 多级反馈队列算法
越是时间长的,cpu分配的资源越少,优先级靠后
越是时间短的,cpu分配的资源越多

1、2、3、4作业分别给0.4秒，1作业完成，2、3、4作业没有完成，会放到二级队列中，把后续短的作业放到一级队列。二级队列中的作业分别给0.3秒，2号作业完成，3、4号作业放到三级队列，分别给0.2秒，3作业完成，4号没有完成，放到四号队列，给0.1秒进行处理，1号作业有可能是下载作业。

进程三状态图：

(1)就绪(Ready)状态
	只剩下CPU需要执行外,其他所有资源都已分配完毕 称为就绪状态。
(2)执行(Running)状态
	cpu开始执行该进程时称为执行状态。
(3)阻塞(Blocked)状态
	由于等待某个事件发生而无法执行时,便是阻塞状态,cpu执行其他进程.例如，等待I/O完成input、申请缓冲区不能满足等等。

同步 异步 / 阻塞 非阻塞：

场景在多任务当中
同步:必须等我这件事干完了,你在干,只有一条主线,就是同步
异步:没等我这件事情干完,你就在干了,有两条主线,就是异步
阻塞:比如代码有了input,就是阻塞,必须要输入一个字符串,否则代码不往下执行
非阻塞:没有任何等待,正常代码往下执行.
# 同步阻塞  :效率低,cpu利用不充分
# 异步阻塞  :比如socketserver,可以同时连接多个,但是彼此都有recv
# 同步非阻塞:没有类似input的代码,从上到下执行.默认的正常情况代码
# 异步非阻塞:效率是最高的,cpu过度充分,过度发热 液冷

守护进程：

#可以给子进程贴上守护进程的名字,该进程会随着主进程代码执行完毕而结束(为主进程守护)
(1)守护进程会在主进程代码执行结束后就终止
(2)守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常(了解)

锁（Lock）：

lock.acquire()# 上锁
lock.release()# 解锁
#同一时间允许一个进程上一把锁 就是Lock
	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，但牺牲速度却保证了数据安全。
#同一时间允许多个进程上多把锁 就是[信号量Semaphore]
	信号量是锁的变形: 实际实现是 计数器 + 锁,同时允许多个进程上锁
# 互斥锁Lock : 互斥锁就是进程的互相排斥,谁先抢到资源,谁就上锁改资源内容,为了保证数据的同步性
# 注意:多个锁一起上,不开锁,会造成死锁.上锁和解锁是一对.

2. 进程的语法

# ### 进程 process
import os,time
"""
# ps -aux 查看进程号
# ps -aux | grep 2784 过滤查找2784这个进程
# 强制杀死进程
kill -9 进程号
# 获取当前进程号
res = os.getpid()
print(res)
# 获取当前进程的父进程
res = os.getppid()
print(res)
"""
from multiprocessing import Process
# (1) 进程的使用
"""
def func():
	# 1.子进程id:3561,2.父进程id:3560
	print("1.子进程id:{},2.父进程id:{}".format(os.getpid(),os.getppid()))
if __name__ == "__main__":
	# 创建子进程 ,返回进程对象
	p = Process(target=func)
	# 调用子进程
	p.start()
	# 3.主进程id:3560,4.父进程id:3327
	print("3.主进程id:{},4.父进程id:{}".format(os.getpid(),os.getppid()))
"""
# (2) 创建带有参数的进程
"""
def func(n):
	time.sleep(1)
	for i in range(1,n+1): # 0 ~ n-1
		print(i)
		print("1.子进程id:{},2.父进程id:{}".format(os.getpid(),os.getppid()))
if __name__ == "__main__":
	n = 6
	# target=指定任务  args = 参数元组
	p = Process(target=func , args=(n,))
	p.start()
	for i in range(1,n+1):
		print("*" * i)
"""
# (3) 进程之间的数据彼此隔离
"""
total = 100
def func():
	global total
	total +=1
	print(total)
if __name__ == "__main__":
	p = Process(target=func)
	p.start()
	time.sleep(1)
	print(total)
"""
# (4) 进程之间的异步性
"""
1.多个进程之间是异步的并发程序,因为cpu调度策略问题,不一定先执行哪一个任务
默认来看,主进程执行速度稍快于子进程,因为子进程创建时,要分配空间资源可能会阻塞
阻塞态,cpu会立刻切换任务,以让程序整体的速度效率最大化
2.默认主进程要等待所有的子进程执行结束之后,在统一关闭程序,释放资源
若不等待,子进程可能不停的在系统的后台占用cpu和内存资源形成僵尸进程.
为了方便进程的管理,主进程默认等待子进程.在统一关闭程序;
"""
def func(n):
	print("1.子进程id:{},2.父进程id:{}".format(os.getpid(),os.getppid()) , n )
if __name__ == "__main__":
	for i in range(1,11):
		p = Process(target=func,args=(i,))
		p.start()
	print("主进程执行结束了 ... " , os.getpid() )

3. join自定义进程类

子进程全部执行完，在执行主进程

# ### 1.同步主进程和子进程 : join
"""必须等待当前的这个子进程执行结束之后,再去执行下面的代码;,用来同步子父进程;"""
from multiprocessing import Process
import time
# (1) join 的基本使用
"""
def func():
	print("发送第一封邮件 :  我的亲亲领导,你在么?")
if __name__ == "__main__":
	p = Process(target=func)
	p.start()
	# time.sleep(0.1)
	p.join()
	print("发送第二封邮件 :  我想说,工资一个月给我涨到6万")
"""
# (2) 多进程场景中的join
"""
def func(i):
	time.sleep(1)
	print("发送第一封邮件{} :  我的亲亲领导,你在么?".format(i))
if __name__ == "__main__":
	lst = []
	for i in range(1,11):
		p = Process(target=func,args=(i,))
		p.start()
		# join 写在里面会导致程序变成同步
		lst.append(p)
	# 把所有的进程对象都放在列表中,统一使用.join进行管理;
	for i in lst:
		i.join()

	print("发送第二封邮件 :  我想说,工资一个月给我涨到6万")
"""
# ### 2使用自定义进程类,创建进程
# (1) 基本语法
import os
class MyProcess(Process):
	def run(self):
		print("1.子进程id:{},2.父进程id:{}".format(os.getpid(),os.getppid()))
if __name__ == "__main__":
	p = MyProcess()
	p.start()

# (2) 带有参数的自定义进程类
class MyProcess(Process):
	def __init__(self,name):
		# 手动调用一下父类的构造方法,完成系统成员的初始化;
		super().__init__()
		self.name = name
	def run(self):
		print("1.子进程id:{},2.父进程id:{}".format(os.getpid(),os.getppid()))
		print(self.name)
if __name__ == "__main__":
	p = MyProcess("我是参数")
	p.start()

4. 守护进程

# ### 守护进程
"""
守护进程守护的是主进程,当主进程所有代码执行完毕之后,立刻强制杀死守护进程;
"""

from multiprocessing import Process
import time
# (1) 基本语法
"""
def func():
	# time.sleep(1)
	print("start... 当前的子进程")
	print("end ...  当前的子进程")

if __name__ == "__main__":
	p = Process(target=func)
	# 在进程启动之前,设置守护进程
	p.daemon = True
	p.start()
	print("主进程执行结束 ... ")
"""
# (2) 多个子进程的守护场景;
"""默认主进程等待所有非守护进程,也就是子进程执行结束之后,在关闭程序,释放资源
守护进程只要在主进程代码执行结束时,就会自动关闭;
"""
"""
def func1():
	print("start ... func1 执行当前子进程 ... ")
	print("end ...   func1 结束当前子进程 ... ")
def func2():
	count = 1
	while True:
		print("*" * count)
		time.sleep(1)
		count += 1
if __name__ == "__main__":
	p1 = Process(target=func1)
	p2 = Process(target=func2)
	# 把p2这个进程变成守护进程;
	p2.daemon = True
	p1.start()
	p2.start()
	print("主进程执行结束 ... ")
"""
# (3) 守护进程用途: 监控报活
def alive():
	while True:
		print("3号服务器向总监控服务器发送报活信息: i am ok~")
		time.sleep(1)
def func():
	while True:
		try:
			print("3号服务器负责抗住3万用户量的并发访问...")
			time.sleep(3)
			# 主动抛出执行错误的异常,触发except分支
			raise RuntimeError
		except:
			print("3号服务器扛不住了.. 快来修理我..")
			break

if __name__ == "__main__":
	p1 = Process(target=alive)
	p2 = Process(target=func)
	p1.daemon = True
	p1.start()
	p2.start()
	# 必须等待p2这个子进程执行完毕之后,再放行主进程下面的代码
	# 下面主进程代码执行结束,立刻杀死守护进程,失去了报活功能;
	p2.join()

	print("主进程执行结束  .... ")

#作业:
""" 使用多进程的方式  完成tcp服务端的并发 """

小提示：

在调用的时候触发装饰器
连续发包的时候才会粘包
容器不能转化成字节流，机器交互用json
文件对象是迭代器，迭代器返回的数据是一行行返回的
创建子进程的时候，要为其分配资源，处于堵塞状态，
会去执行下面的程序，这就是异步执行，两条主线
不刷新页面就能发文数据的技术叫ajax，是一种异步程序
进程是典型的异步程序
看一下super()这个函数
默认主进程走完了守护进程会立即被杀死，但是会等待子进程运行完毕

总结

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