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問題：當多個進程使用同一份數據資源的時候，就會引發(fā)數據安全或順序混亂的問題
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進程同步
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#多進程搶占輸出資源
import os
import time
import random
from multiprocessing import Process

def work(n):
    print(f'{n}: {os.getpid()} is running')
    # time.sleep(random.random())
    time.sleep(2)
    print(f"{n}: {os.getpid()} is done")
if __name__ == '__main__':
 for i in range(3):
     p = Process(target= work, args=(i, ))
     p.start()

#使用鎖維護執(zhí)行順序

#由并發(fā)變成了串行，犧牲了運行效率，但避免了競爭
import os,time,random
from multiprocessing import Process,Lock

def work(lock, n):
    lock.acquire()
    print(f'{n}: {os.getpid()} is running')
    time.sleep(random.randint(1, 3))
    print(f'{n}: {os.getpid()} is done')
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    for i in range(3):
        p = Process(target=work, args=(lock, i))
        p.start()
'''加鎖可以實現順序的執(zhí)行，但是程序又重新變成串行了，
浪費時間但是保證了數據安全
'''
#文件db的內容為：{"count": 1}
#注意一定要用雙引號，不然json無法識別
#并發(fā)運行，效率高，但競爭寫同一文件，數據寫入錯亂

from multiprocessing import Process,Lock
import time, json, random

def search():#查詢剩余票數
    dic = json.load(open('db')) #從文件中把數據讀出來
    # 下面兩句和上面一句的功能一樣
    # data = open('db')
    # dic = json.load(data)
    print(f'剩余票數{dic["count"]}')#打印
def get():#買票
    dic = json.load(open('db')) #打開文件
    time.sleep(0.1) #模擬讀數據的網絡延遲
    if dic['count'] > 0:
        dic['count'] -= 1
        time.sleep(0.2) #模擬寫數據的網絡延遲
        json.dump(dic, open('db', 'w'))
        # 下面兩句和上面一句會得到相同的效果
        # data = open('db', 'w')
        # json.dump(dic, data)
        print('購票成功')
def task():
    search()
    get()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(100): # 模擬并發(fā)100個客戶端搶票
        p = Process(target=task)
        p.start()


#用鎖來保證數據安全
from multiprocessing import Process,Lock
import time, json, random

def search():#查詢剩余票數
    dic = json.load(open('db')) #從文件中把數據讀出來
    # 下面兩句和上面一句的功能一樣
    # data = open('db')
    # dic = json.load(data)
    print(f'剩余票數{dic["count"]}')#打印
def get():#買票
    dic = json.load(open('db')) #打開文件
    time.sleep(random.random()) #模擬讀數據的網絡延遲
    if dic['count'] > 0:
        dic['count'] -= 1
        time.sleep(random.random()) #模擬寫數據的網絡延遲
        json.dump(dic, open('db', 'w'))
        # 下面兩句和上面一句會得到相同的效果
        # data = open('db', 'w')
        # json.dump(dic, data)
        print('購票成功')
def task(lock):
    search()
    lock.acquire()
    get()
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    for i in range(30): # 模擬并發(fā)30個客戶端搶票
        p = Process(target=task, args=(lock, ))
        p.start()
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加鎖可以保證多個進程修改同一塊數據時，同一時間只
能有一個任務可以修改即串行的修改，速度慢了，但是數
據變安全了。

文件共享數據實現進程間通信，問題有：
1.效率低（共享數據基于文件，而文件是在硬盤上的數據） 
2.需要自己加鎖處理

我們需要：
1.效率高，（多個進程共享一塊內存的數據）
2.幫我們處理好鎖問題，這就是multiprocessing模塊提供
的基于消息的IPC通信機制：隊列和管道

注意：
隊列和管道都是將數據存放于內存中，隊列又是基于（管道+鎖）
實現的，可以讓我們從復雜的鎖問題中解脫出來，我們應該盡量
避免使用共享數據，盡可能使用消息傳遞和隊列，避免處理復
雜的同步和鎖問題，而且在進程數目增多時，往往可以獲得更好的可獲展性。

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