Day33 of learning python --初步认识进程

1.操作系统背景知识

进程：即正在执行的一个过程，进程是对正在运行程序的一个抽象。进程的概念起源于操作系统，是操作系统最核心的概念。

ps：即使可以利用的CPU只有一个（早期的计算机确实如此），也能保证支持（伪）并发的能力。将一个单独的CPU变成多个虚拟的CPU（多道分时复用技术：时间多路复用+空间多路复用+硬件上支持隔离），没有进程的抽象，现代计算机将不复存在。

必备的理论基础：

一操作系统的作用
    1：隐藏丑陋复杂的硬件接口，提供良好的抽象接口
    2：管理、调度进程，并且将多个进程对硬件的竞争变得有序
二多道技术
    1：产生背景：针对单核，实现并发。
    现在的主机一般都是多核，那么每个核都会利用多道技术，有4个CPU，运行于CPU1的某个程序遇到IO阻塞，会等到IO结束再重新调度，会被调度到4个CPU中的任意一个，具体由操作系统调度算法决定。
    2：空间上的复用：如内存中同时有多道程序。
    3：时间上的复用：复用一个CPU的时间片。
    注意的是：遇到IO切，占用CPU时间过长也切，核心在于之前将进程的状态保存下来，这样才能保证下次切换回来时，能基于上次切走的位置继续运行

 2.什么是进程

　　进程是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体；在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。程序是指令、数据及组织形式的描述，进程是程序的实体。

进程的具体概念：
1：进程是一个实体，每一个进程都有它自己的地址空间，一般情况下，包括文本区域（text region）、数据区域（data region）和堆栈（stack region）。文本区域存储处理器执行的代码；数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内存；堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量。
2：进程是一个‘执行中的程序’。程序是一个没有生命的实体，只有处理器赋予程序生命时，它才能成为一个活动的实体，我们称其为进程。
    进程时操作系统中最基本最重要的概念，是多道程序系统出现后，为了刻画系统内部出现的动态情况，描述系统内部各道程序的活动规律引进的一个概念，所有多道程序设计操作系统都建立在进程的基础上。

操作系统引入进程的概念的原因
1：从理论角度看，是对正在运行的程序过程的抽象
2：从实现角度看，是一种数据结构，目的在于清晰地刻画动态系统的内在规律，有效管理和调度进入计算机系统主存储器运行的程序。

进程的特点
动态性：进程的实质是程序在多道程序系统中的一次执行过程，进程是动态产生，动态消亡的。
并发性：任何进程都可以同其他进程一起并发执行
独立性：进程是一个能独立运行的基本单位，同时也是系统分配资源和调度的独立单位；
异步性：由于进程间的相互制约，使进程具有执行的间断性，即进程按各自独立的、不可预知的速度向前推进
结构特征：进程由程序、数据和进程控制块三部分组成。
多个不同的进程可以包含相同的程序：一个程序在不同的数据集里就构成不同的进程，能得到不同的结果；但是执行过程中，程序不能发生改变。

进程和程序之间的区别
程序是指令和数据的有序集合，其本身没有任何运行的含义，是一个静态的概念。而进程是程序在处理机上的一次执行过程，它是一个动态的概念。程序可以作为一种软件资料长期存在，而进程是有一定生命期的。程序是永久的，进程是暂时的。

 注意：同一个程序执行两次，就会在操作系统中出现两个进程，所以我们可以同时运行一个软件，分别做不同的事情也不会混乱。

3.进程的调度

进程之间的调度需要遵循一定的法则，有先来先服务调度算法，短作业（进程）优先调度算法，时间片轮转法，多级反馈法

先来先服务（FCFS）调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。FCFS算法比较有利于长作业（进程），而不利于短作业（进程）。由此可知，本算法适合于CPU繁忙型作业，而不利于I/O繁忙型的作业（进程）。

短作业（进程）优先调度算法（SJ/PF）是指对短作业或短进程优先调度的算法。该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。但其对长作业不利；不能保证紧迫性作业（进程）被及时处理；作业的长短只是被估算出来的。

时间片轮转(Round Robin，RR)法的基本思路是让每个进程在就绪队列中的等待时间与享受服务的时间成比例。在时间片轮转法中，需要将CPU的处理时间分成固定大小的时间片，例如，几十毫秒至几百毫秒。如果一个进程在被调度选中之后用完了系统规定的时间片，但又未完成要求的任务，则它自行释放自己所占有的CPU而排到就绪队列的末尾，等待下一次调度。同时，进程调度程序又去调度当前就绪队列中的第一个进程。
      显然，轮转法只能用来调度分配一些可以抢占的资源。这些可以抢占的资源可以随时被剥夺，而且可以将它们再分配给别的进程。CPU是可抢占资源的一种。但打印机等资源是不可抢占的。由于作业调度是对除了CPU之外的所有系统硬件资源的分配，其中包含有不可抢占资源，所以作业调度不使用轮转法。
在轮转法中，时间片长度的选取非常重要。首先，时间片长度的选择会直接影响到系统的开销和响应时间。如果时间片长度过短，则调度程序抢占处理机的次数增多。这将使进程上下文切换次数也大大增加，从而加重系统开销。反过来，如果时间片长度选择过长，例如，一个时间片能保证就绪队列中所需执行时间最长的进程能执行完毕，则轮转法变成了先来先服务法。时间片长度的选择是根据系统对响应时间的要求和就绪队列中所允许最大的进程数来确定的。
      在轮转法中，加入到就绪队列的进程有3种情况：
      一种是分给它的时间片用完，但进程还未完成，回到就绪队列的末尾等待下次调度去继续执行。
      另一种情况是分给该进程的时间片并未用完，只是因为请求I/O或由于进程的互斥与同步关系而被阻塞。当阻塞解除之后再回到就绪队列。
      第三种情况就是新创建进程进入就绪队列。
      如果对这些进程区别对待，给予不同的优先级和时间片从直观上看，可以进一步改善系统服务质量和效率。例如，我们可把就绪队列按照进程到达就绪队列的类型和进程被阻塞时的阻塞原因分成不同的就绪队列，每个队列按FCFS原则排列，各队列之间的进程享有不同的优先级，但同一队列内优先级相同。这样，当一个进程在执行完它的时间片之后，或从睡眠中被唤醒以及被创建之后，将进入不同的就绪队列。  

前面介绍的各种用作进程调度的算法都有一定的局限性。如短进程优先的调度算法，仅照顾了短进程而忽略了长进程，而且如果并未指明进程的长度，则短进程优先和基于进程长度的抢占式调度算法都将无法使用。
而多级反馈队列调度算法则不必事先知道各种进程所需的执行时间，而且还可以满足各种类型进程的需要，因而它是目前被公认的一种较好的进程调度算法。在采用多级反馈队列调度算法的系统中，调度算法的实施过程如下所述。
(1) 应设置多个就绪队列，并为各个队列赋予不同的优先级。第一个队列的优先级最高，第二个队列次之，其余各队列的优先权逐个降低。该算法赋予各个队列中进程执行时间片的大小也各不相同，在优先权愈高的队列中，为每个进程所规定的执行时间片就愈小。例如，第二个队列的时间片要比第一个队列的时间片长一倍，……，第i+1个队列的时间片要比第i个队列的时间片长一倍。
(2) 当一个新进程进入内存后，首先将它放入第一队列的末尾，按FCFS原则排队等待调度。当轮到该进程执行时，如它能在该时间片内完成，便可准备撤离系统；如果它在一个时间片结束时尚未完成，调度程序便将该进程转入第二队列的末尾，再同样地按FCFS原则等待调度执行；如果它在第二队列中运行一个时间片后仍未完成，再依次将它放入第三队列，……，如此下去，当一个长作业(进程)从第一队列依次降到第n队列后，在第n 队列便采取按时间片轮转的方式运行。

(3) 仅当第一队列空闲时，调度程序才调度第二队列中的进程运行；仅当第1～(i-1)队列均空时，才会调度第i队列中的进程运行。如果处理机正在第i队列中为某进程服务时，又有新进程进入优先权较高的队列(第1～(i-1)中的任何一个队列)，则此时新进程将抢占正在运行进程的处理机，即由调度程序把正在运行的进程放回到第i队列的末尾，把处理机分配给新到的高优先权进程。

4.进程的并行与并发

并行：并行是指两者同时执行，比如赛跑，两个人都在不停的往前跑；（资源够用，比如三个线程，四核的CPU）

并发：并发是指在资源有限的情况下，两者交替轮流使用资源，比如一段路（单核CPU资源）同时只能过一个人，A走一段后，让给B，B用完继续给A，交替使用，目的是提供效率。

区别：

并行是从微观上，也就是在一个精确的时间片刻，有不同的程序在执行，这就要求必须有多个处理器。

并发是从宏观上，在一个时间段上可以看出是同时执行的，比如一个服务器同时处理多个session。

5.同步异步阻塞非阻塞

（1）就绪状态（Ready）状态

　　当进程已分配到除CPU以外的所有必要的资源，只要获得处理机便可立即执行，这时的进程状态称为就绪状态。

（2）执行/运行（Running）状态

　　当进程已获得处理机，其程序正在处理机上，此时的进程状态称为执行状态。

（3）阻塞（Blocked）状态

　　正在执行的进程，由于等待某个事件发生而无法执行时，便放弃处理机而处于阻塞状态。引起进程阻塞的事件可有多种，例如，等待I/O完成、申请缓冲区不能满足、等待信号等。

同步和异步

　　同步：就是一个任务的完成需要依赖另一个任务时，只有等待被依赖的任务完成后，依赖的任务才能算完成，这是一个种可靠的任务序列。

　　异步：就是不需要等待被依赖的任务完成，只是通知被依赖的任务要完成什么工作，依赖的任务也立即执行，只要自己完成了这个任务就算时完成了。所以是不可靠的任务序列。


阻塞和非阻塞

 　　阻塞和非阻塞主要是与等待消息通知时的状态有关。

四种不同的搭配：

（1）同步阻塞形式

　　效率最低。

（2）异步阻塞形式

　　异步操作是可以被阻塞的，只不过它不是在处理消息时阻塞，而是在等待消息通知时被阻塞的。

　　如果在银行等待办理业务的人采用的是异步的方式去等待消息被触发（通知），也就是领了一张小纸条，假如在这段时间里他不能离开银行做其它的事情，那么很显然，这个人被阻塞在了这个等待的操作上面；

（3）同步非阻塞形式

　　想象一下你一边打着电话一边还需要抬头看到底队伍排到你了没有，如果把打电话和观察排队的位置看成是程序的两个操作的话，这个程序需要在这两者不同的行为之间来回的切换，效率可想而知是低下的。


（4）异步非阻塞形式

　　效率更高

6.进程的创建与结束

进程的创建

 1）系统初始化（查看进程linux中用ps命令，windows中用任务管理器，前台进程负责与用户交互，后台运行的进程与用户无关，运行在后台并且只在需要时才唤醒的进程，称为守护进程，如电子邮件、web页面、新闻、打印）

 2）一个进程在运行过程中开启了子进程（如nginx开启多进程，os.fork,subprocess.Popen等）

 3）用户的交互式请求，而创建一个新进程（如用户双击暴风影音）

 4）一个批处理作业的初始化（只在大型机的批处理系统中应用）

 无论哪一种，新进程的创建都是由一个已经存在的进程执行了一个用于创建进程的系统调用而创建的。

1. 在UNIX中该系统调用是：fork，fork会创建一个与父进程一模一样的副本，二者有相同的存储映像、同样的环境字符串和同样的打开文件（在shell解释器进程中，执行一个命令就会创建一个子进程）

　　2. 在windows中该系统调用是：CreateProcess，CreateProcess既处理进程的创建，也负责把正确的程序装入新进程。

　　关于创建子进程，UNIX和windows

　　1.相同的是：进程创建后，父进程和子进程有各自不同的地址空间（多道技术要求物理层面实现进程之间内存的隔离），任何一个进程的在其地址空间中的修改都不会影响到另外一个进程。

　　2.不同的是：在UNIX中，子进程的初始地址空间是父进程的一个副本，提示：子进程和父进程是可以有只读的共享内存区的。但是对于windows系统来说，从一开始父进程与子进程的地址空间就是不同的。

 进程的结束

1）正常退出（自愿，如用户点击交互式页面的叉号，或程序执行完毕调用发起系统调用正常退出，在linux中用exit，在windows中用ExitProcess）

2）出错退出（自愿，python a.py中a.py不存在）

3）严重错误（非自愿，执行非法指令，如引用不存在的内存，1/0等，可以捕捉异常，try...except...）

4）被其他进程杀死（非自愿，如kill -9）

 7.多进程的实现

　　所有的进程都是通过它的父进程来创建的，因此，运行起来的python程序也是一个进程，那么我看可以在程序中再创建进程。多个进程实现并发效果，让程序的执行速度变快。需要借助的是multiprocess.process模块

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动）

强调：
1. 需要使用关键字的方式来指定参数
2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号

参数介绍：
group参数未使用，值始终为None
target表示调用对象，即子进程要执行的任务
args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',)
kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18}
name为子进程的名称

1 p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run() 
2 p.run():进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法  
3 p.terminate():强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁
4 p.is_alive():如果p仍然运行，返回True
5 p.join([timeout]):主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程  

1 p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置
2 p.name:进程的名称
3 p.pid：进程的pid
4 p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可)
5 p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）

注意：在Windows操作系统中由于没有fork(linux操作系统中创建进程的机制)，在创建子进程的时候会自动 import 启动它的这个文件，而在 import 的时候又执行了整个文件。
因此如果将process()直接写在文件中就会无限递归创建子进程报错。所以必须把创建子进程的部分使用if __name__ ==‘__main__’ 判断保护起来，import 的时候  ，就不会递归运行了。

import os
import time
from multiprocessing import Process
def func(args):
    print(args)
    time.sleep(1)
    print(12345)
    print('子进程：',os.getpid())
    print('子进程的父进程：', os.getppid())

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=func,args=(54321,))    # 注册，主进程，args必须是元祖，传一个加逗号
    #p 是一个进程对象，还没有启动进程
    p.start()    # 启动一个子进程，操作系统创建新的进程，执行新进程中的代码，和主进程同时启动，谁也不依赖谁
    print('*'*10)   # 两辆车，各自在自己的马路上跑
    print('父进程：',os.getpid())  # 查看当前进程号
    print('父进程的父进程：', os.getppid())
结果：
**********
父进程： 7540
父进程的父进程： 3176
54321
12345
子进程： 7228
子进程的父进程： 7540

# join()
import time
from multiprocessing import Process

def func(arg1,arg2):
    print('*'*arg1)
    time.sleep(10)
    print('*'*arg2)

if __name__ =='__main__':
    p = Process(target=func,args=(10,20))
    p.start()
    print('hahahha')  # 此句还是和子进程异步的
    p.join()  # 是感知一个子进程的结束，将异步的程序变为同步
    print('========：运行完了')
结果：
hahahha
========：运行完了
**********
********************

p.join的意思就是用来感知子进程的结束，才能执行后面的内容。

import os
import time
from multiprocessing import Process

def func(filename,content):
    with open(filename,'w') as f:
        f.write(content*10*'*')  # 写文件必须是字符串的形式


if __name__ =='__main__':
    p_lst = []
    for i in range(5):
        p = Process(target=func,args=('info%s'%i,i))
        p_lst.append(p)  # 启动了5个进程
        p.start()
        # p.join()   # 这里的join的意思是把子进程变成同步的
    [p.join() for p in p_lst]   # 之前的所有进程必须在这里都执行完了才执行下面的文件
    print([i for i in os.walk(r'E:\testfile\test1\Day35')]) # 查看该文件下的文件

# 多进程写文件，首先往文件夹写文件，向用户展示写入文件之后文件中所有的文明名

# join()
import time
from multiprocessing import Process

def func(arg1,arg2):
    print('*'*arg1)
    time.sleep(5)
    print('*'*arg2)

if __name__ =='__main__':
    p_lst = []
    for i in range(10):
        p = Process(target=func,args=(10*i,20*i))
        p_lst.append(p)
        p.start()
        # p.join()
    [p.join() for p in p_lst]   # 每个p都各自进行与主程序join的，这句话是和下面这句话是同步的，只有它执行完了才轮到下面的。而子程序还是在异步执行
    print('运行完了')
    # p = Process(target=func,args=(10,20))
    # p.start()  # 并不是同时打印的
    # p1 = Process(target=func, args=(10, 20))
    # p1.start()
    # p2 = Process(target=func, args=(10, 20))
    # p2.start()
    # p3 = Process(target=func, args=(10, 20))
    # p3.start()

继承Process类的形式开启进程的方法

MyProcess

 进程之间的数据隔离

# 进程与进程之间
import os
from multiprocessing import Process

def func():
    global n  # 声明了一个全局变量
    n = 0
    print('pid:%s'%os.getpid(),n)

if __name__ == '__main__':
    n = 100
    print(n)
    p = Process(target=func)
    p.start()
    p.join()
    print(os.getpid(),n)
结果：
100
pid:7820 0
5472 100

 守护进程

 守护进程会随着主进程的结束而结束

主进程创建守护进程：

　　其一：守护进程会在主进程代码执行结束后就立刻终止的。

　　其二：守护进程内无法在开启子进程，否则会抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children

# 子进程 --> 守护进程，子进程随着主进程代码的结束而结束，并不会随着主进程的结束而才结束
from multiprocessing import Process
import time

def func():
    while 1:
        print('我才刚开始')
        time.sleep(1)
        print('我还活着')
def func2():
    print('in func2 start')
    time.sleep(8)
    print('in func2 finished')
if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=func)
    p.daemon = True #设置子进程为守护进程
    p.start()
    time.sleep(1)
    print('主进程代码已经结束')
    p1 = Process(target=func2)
    p1.start()
    # p1.terminate()  # 结束一个子进程
    # print(p1.is_alive())  # 检查一个进程是否还活着
    # time.sleep(1)
    print(p1.is_alive())
    # i = 0
    # while i<5:
    #     print('我是socket server')
    #     time.sleep(5)
    #     i += 1

# 守护进程 会 随着 主进程的代码完毕 而结束
# 在主进程内结束一个子进程p.terminate()
    # 结束一个进程不是在执行方法之后立即生效，需要一个操作系统响应的进程
# p.name p.pid 这个进程的名字和进程号

 socket聊天并发实例，没有学进程之前，实现并发，需要靠socketserver来实现并发效果。

import socket
from multiprocessing import Process
def server(conn):
    ret = '你好'.encode('utf-8')
    conn.send(ret)
    msg = conn.recv(1024).decode('utf-8')
    print(msg)
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    sk = socket.socket()
    sk.bind(('127.0.0.1',8080))
    sk.listen()
    while True:
        conn,addr = sk.accept()
        p = Process(target=server,args=(conn,))
        p.start()

    sk.close()

import socket

sk = socket.socket()
sk.connect(('127.0.0.1',8080))
msg = sk.recv(1024).decode('utf-8')
print(msg)
msg2 = input('>>>').encode('utf-8')
sk.send(msg2)

sk.close()

from multiprocessing import Process
import time
import random
class Myprocess(Process):
    def __init__(self,person):
        self.name=person   # name属性是Process中的属性，标示进程的名字
        super().__init__() # 执行父类的初始化方法会覆盖name属性
        # self.name = person # 在这里设置就可以修改进程名字了
        self.person = person #如果不想覆盖进程名，就修改属性名称就可以了
    def run(self):
        print('%s正在和网红脸聊天' %self.name)
        # print('%s正在和网红脸聊天' %self.person)
        time.sleep(random.randrange(1,5))
        print('%s正在和网红脸聊天' %self.person)
        # print('%s正在和网红脸聊天' %self.person)

if __name__ == '__main__':
    p1=Myprocess('哪吒')
    p1.start()
    print(p1.pid)    #可以查看子进程的进程id
结果：
13604
Myprocess-1正在和网红脸聊天
哪吒正在和网红脸聊天

 8.进程同步(multiprocess.Lock、multiprocess.Semaphore、multiprocess.Event)

　　实现并发进程时，当多个进程使用同一份数据资料的时候，就会引发数据安全或顺序混乱的问题。比如争抢一份文件

（1）multiprocess.Lock

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()

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()
        print('%s开启了进程'%i)
结果：
0开启了进程
1开启了进程
2开启了进程
0: 9232 is running
0:9232 is done
1: 908 is running
1:908 is done
2: 9040 is running
2:9040 is done

　　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。

　　接下来模拟抢票为例，来看看数据安全的重要性

#文件ticket的内容为：{"ticket":5},注意一定要用双引号，不然json无法识别
from multiprocessing import Process
import time
import json
from multiprocessing import Lock

def show(i):
    with open('ticket') as f:
        dic = json.load(f)
    print('余票：%s'%dic['ticket'])

def buy_ticket(i,lock):
    lock.acquire()   # 拿钥匙进门
    with open('ticket') as f:
        dic = json.load(f)
        time.sleep(0.1)   #模拟网络延迟
    if dic['ticket'] > 0:
        dic['ticket'] -= 1
        print('\033[32m%s买到票了\033[0m'%i)
    else:
        print('\033[31m%s没买到票\033[0m'%i)
    time.sleep(0.1)
    with open('ticket','w') as f:
        json.dump(dic,f)
    lock.release()    # 钥匙还了

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        p = Process(target=show,args=(i,))
        p.start()
    lock = Lock()
    for i in range(10):
        p1 = Process(target=buy_ticket, args=(i,lock))
        p1.start()

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。
队列和管道都是将数据存放于内存中
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。

（2）multiprocess.Semaphore，信号量

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

import time
import random
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Semaphore
def ktv(i,sem):
    sem.acquire()   # 获取钥匙
    print('%s走进ktv'%i)
    time.sleep(random.randint(2,5))
    print('%s走出ktv'%i)
    sem.release()

if __name__ == '__main__':
    sem = Semaphore(4)
    for i in range(20):
        p = Process(target=ktv,args=(i,sem))
        p.start()

（3）multiprocess.Event，事件

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

#模拟红绿灯通行
# from multiprocessing import Event
'''
# 一个信号可以使所有的进程都进入阻塞状态，也可以控制所有的进程解除阻塞
# 一个事件被创建之后，默认是阻塞状态
e = Event()  # 创建了一个事件
print(e.is_set())  # 查看一个事件的状态，默认被设置成阻塞
# print(123456)
e.set()   # 将这个事件的状态改为True
print(e.is_set())
e.wait() # 是依据e.is_set()的值来决定是否阻塞的
print(123456)
e.clear()  # 将这个事件的状态改为False
print(e.is_set())
e.wait() # 是依据e.is_set()的值来决定是否阻塞的
print('*'*10)
'''
# 红绿灯事件
import time
import random
from multiprocessing import Event,Process

def cars(e,i):
    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[0;35mcar%i在等待\033[0m'%i)
        e.wait()   # 阻塞，直到得到一个事件状态变成 True 的信号
    print('\033[0;37mcar%i通过\033[0m'%i)

def light(e):
    while 1:
        if e.is_set():
            e.clear()  # 设置为False，阻塞
            print('\033[31m红灯亮了\033[0m')
        else:
            e.set()   # 设置为True，不阻塞
            print('\033[32m绿灯亮了\033[0m')
        time.sleep(2)
if __name__ == '__main__':
    e = Event()   # 创建时默认为阻塞状态
    traffic = Process(target=light,args=(e,))
    traffic.start()
    for i in range(20):
        car = Process(target=cars, args=(e,i))
        car.start()
        time.sleep(random.random())   # 模拟等来车的情况