1 什么是进程

进程是系统进行资源分配和调度的基本单位，进程表示程序正在执行的过程，是‘活的’，而程序就是一推躺在硬盘上的代码，是‘死的’。

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2 进程的调度

1.先来先服务调度算法：对长作业有利，对短作业无利
2.短作业优先调度算法：对短作业有利，对长作业无利
3.时间片轮转法+多级反馈队列
该方法是指，将时间片切成n份，每一份表示一个时间片，这些时间片有一个优先级顺序，最上面的优先执行，一个长任务第一个时间片没有完成会被放到第二个，如果第一个时间片有来任务会优先等第一个执行完在执行第二个。

3 进程的三状态图

4. 如何创建进程

4.1 进程创建的第一种方式（掌握）

from multiprocessing import Process  # 导入进程模块
import time

# 子进程函数
def func(name):
    print('支线%s'% name)
    time.sleep(3)
    print('over%s'% name)

# windows下创建进程，一定要在main下面创建
# 因为windows创建进程类似于模块导入的方式，会从上往下依次执行，如果放在main外面，会一直创建进程下去
# linux系统中只是将代码拷贝一份，因此不需要在main下面创建
# main表示当该文件是执行文件时才会被运行，该文件是导入的形式时不会被运行
if __name__ == '__main__':
    # 1.创建进程对象
    # 参数1：需要创建进程的目标函数；
    # 参数2：需要给函数传的参数是一个元组形式，当需要传的参数是一个时，注意加一个,
    p = Process(target=func,args=('yun',))
    # 2.开启进程,告诉操作系统创建进程，操作系统会去申请一个内存空间，把子进程丢进去执行
    p.start()
    # 3.下面是主进程的执行
    print('主')

4.2 创建进程的第二种方式

from multiprocessing import Process
import time

# 1.创建一个类，该类继承Process类
class MyProcess(Process):
    # 2.类中子进程的函数名必须是run
    def run(self):
        print('hello')
        time.sleep(1)
        print('gun')

if __name__ == '__main__':
    # 3.产生类的对象
    p = MyProcess()
    # 4.开启进程
    p.start()
    print('主')

总结：

1.创建进程实际上就是在内存中申请了一块内存空间，将代码丢进去运行
2.一个进程产生一个内存空间，多个进程产生多个内存空间
3.进程之间默认是无法进行数据交互的，如果需要交互需要借助第三方模块，在子进程修改全局变量，全局变量不会改变

4.3 进程中join方法

join方法是用来让主进程代码等待调用join的子进程代码运行结束之后，在运行主进程！

    p1.join()
    p2.join()
    p3.join()
    print（'主'）
    如果p2和p3不调用join方法，主进程就不会等待其运行结束后再运行！！！

4.4 进程对象和其他方法

一台计算机上面运行着很多进程，那么计算机是如何区分并管理着这些进程，计算机会给这些进程各自分配一个pid

在windows终端，可以通过tasklist命令查看所有的进程pid
tasklist |findstr PID 查看具体进程的命令
在mac电脑，可以通过ps aux查看
ps aux|grep PID 查看具有进程的命令

进程的其他方法：

from multiprocessing import Process,current_process
import time
import os

def func():
    # current_process().pid 获取当前进程的进程id
    print('%s 正在运行'% current_process().pid)
    time.sleep(2)

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=func)
    p.start()
    # os.getpid()也是获取当前进程id的方法
    p.terminate() # 杀死当前进程，系统帮您杀死该进程，需要一定的时间，所有下面的is_alive可能为true
    print(p.is_alive()) # 判断当前进程是否存活
    print('主',os.getpid())
    # os.getppid()是获取当前父id的方法
    print('主主',os.getppid())

4.5 僵尸进程与孤儿进程

僵尸进程：

当子进程死了，子进程并不会立即占用的进程id号，因为需要让父进程查看到子进程的id、运行时间等信息，所有进程会步入僵尸进程
回收子进程的id号：1，负进程调用join（）方法 2.父进程等待子进程运行完毕

孤儿进程：

子进程存活，父进程意外死亡。
操作系统会帮你自动回收子进程的资源

4.6 守护进程

"你死我也不独活" p.daemon = True 方法设置守护进程

from multiprocessing import Process,current_process
import time

def func():
    print('奴隶活着')
    time.sleep(2)
    print('奴隶死去')

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=func)
    p.daemon = True # 将p这个子进程设置成守护进程，这一句话一定要放在start前面，否则保错
    p.start()
    print('主人死了')

4.7 进程中的互斥锁

多个进程操作同一个数据的时候，很可能会出现数据错乱的问题

针对上述问题，解决方案就是加锁处理：将并发变成串行，牺牲效率保证数据的安全准确

 # 1.导入锁模块
from multiprocessing import Process LOCK

# 2.在主进程中生成一把锁，让所有子进程去抢这把锁,mutex 需要传入对应函数的参数里面
mutex = LOCK()

# 3.在需要加锁的功能上面
mutex.acquire()

# 4.在功能执行完的下面，解锁
mutex.release()

总结：
1.锁不要轻易使用，容易造成锁死的现象
2.锁只在需要争抢数据的时候使用，保证数据的安全

4.8 进程间的通信queue

进程之间是无法相互通信的，因此需要采用第三方模块队列queue。

注意：队列中的数据是先进先出的。

# 导入队列模块
import queue
# 也可以用下面这种方式之间导入到队列类
from multiprocessing import Queue

# 1.生成一个队列对象
q = queue.Queue(3) # 括号内可以传数字，表示队列可以最大存放的数据量，不传有一个很大的默认值
# 2.给队列存数据
q.put(111)
print(q.full()) # 判断当前队列是否存满
q.put(222)
print(q.empty()) # 判断当前队列是否为空
q.put(333)
print(q.full())
# q.put(444) # 当给队列存的数据个数超过队列的最大存放数，队列会进入阻塞状态等待位置

# 3.从队列中取值
v1 = q.get()
v2 = q.get()
v3 = q.get()
# v4  = q.get()  当队列中没有数据的时候，在次取值会使得队列进入阻塞
v5 = q.get_nowait() # 当队列中没有数据可取的时候，就报错
v6 = q.get(timeout=3) # 没有数据原地等待3秒，然后报错
print(v1,v2,v3)

# 总结：
'''
q.full()
q.empty()
q.get_nowait()
这三个方法在多进程下是不精确的
'''

IPC机制：
1.子进程和主进程之间的通信
2.子进程和子进程之间的通信

from multiprocessing import Queue,Process

def cosumer1(q):
    # 在子进程中存数据
    q.put('我是队列存的信息')
    print('子进程1')

def cosumer2(q):
    # 在子进程中取数据
    print(q.get())


if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p = Process(target=cosumer1,args=(q,))
    p1 = Process(target=cosumer2,args=(q,))
    p.start()
    p1.start()
    # 在主进程取出数据
    # print(q.get())

补充：后进先出q、优先级q

import queue

q = queue.LifoQueue(3)
q.put(11)
q.put(22)
print(q.get())  # 后进先出，后放入的数据先取出来

q = queue.PriorityQueue(3)
q.put((1,'444'))  # put方法里面放的是一个元组，元组第一个元素表示优先级，第二个是需要放的数据
q.put(((-3,)))
q.put((10,'434'))
print(q.get())  # 优先级数字越小的级别越高，优先取出

5. 进程的综合应用--生产者消费者模型

from multiprocessing import Queue,Process,JoinableQueue
import time
import random

# 生产者子进程
def producer(name,food,q):
    for i in range(5):
        print('%s生产了%s%s'%(name,food,i))
        time.sleep(random.randint(1,3))
        q.put(food)

def consumer(name,q):
    # 消费者一直在吃，进入循环
    while True:
        food = q.get() # 当队列中没有东西的时候，该子进程会被卡住，进入阻塞状态
        print('%s吃了%s'%(name,food))
        q.task_done() # 该方法属于JoinableQueue，作用是告诉队列你已经从队列中取出一个数据并且处理完毕了

if __name__ == '__main__':
    # 将q = Queue()改成下面的方法创建队列
    q = JoinableQueue()
    # 两个生产者，分别生产的东西放进队列中
    p1 = Process(target=producer,args=('zhang','包子',q))
    p2 = Process(target=producer, args=('yang', '粥', q))
    # 消费者从队列中取出东西吃掉
    c1 = Process(target=consumer,args=('www',q))
    p1.daemon = True  # 守护主进程，主进程结束杀死子进程
    p2.daemon = True
    c1.daemon = True
    p1.start()
    p2.start()
    c1.start()
    p1.join()
    p2.join() # 等待生产者生产完毕在执行下面的代码
    q.join()  # 等待队列中所有的数据被取完之后再执行下述代码

    # JoinableQueue类
    """
    该类是在queue类上的基础上添加了一个计数器，每当往队列中存放一个数据时，计数器会加1；
    当你调用task_done时，计数器减1
    q.join()  等待计数器为0的时候在执行该方法下面的代码
    """

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