python多进程编程

信号量

multiprocessing.Semaphore是Python标准库中multiprocessing模块中的一个类，用于实现进程间的信号量。

信号量是一种同步原语，用于控制同时访问共享资源的进程或线程数量。它可以帮助避免竞争条件和死锁等问题。

在multiprocessing模块中，Semaphore类是通过计数器实现的。它有两个主要的方法：

• acquire([blocking]): 获取信号量。如果计数器的值大于0，则将其减1并立即返回；如果计数器的值为0，则根据blocking参数的值决定是否阻塞等待获取信号量。默认情况下，blocking=True表示阻塞等待，直到获取到信号量为止。
• release(): 释放信号量。将计数器的值加1。

以下是一个使用multiprocessing.Semaphore的简单示例：

from multiprocessing import Semaphore, Process
import time
 
# 创建一个信号量，最多允许2个进程同时访问临界区
semaphore = Semaphore(2)
 
def worker(name):
    # 请求获取信号量
    semaphore.acquire()
    print(f'{name}进程获取到了信号量')
    time.sleep(2)  # 模拟一些工作
    print(f'{name}进程完成了工作')
    # 释放信号量
    semaphore.release()
 
# 创建多个进程
processes = []
for i in range(5):
    p = Process(target=worker, args=(f'进程{i}',))
    processes.append(p)
    p.start()
 
# 等待所有进程完成
for p in processes:
    p.join()

在这个示例中，我们首先创建一个Semaphore(2)，表示最多允许2个进程同时访问临界区。然后定义了一个worker函数，在函数中将首先请求获取信号量，执行一些工作（这里使用time.sleep(2)模拟），然后释放信号量。

接下来，我们创建了5个进程，并让它们调用worker函数进行工作。由于只有2个信号量可用，因此只有前两个进程可以立即获取到信号量，之后的进程需要等待前面的进程释放信号量后才能继续执行。

最后，我们使用join方法等待所有进程完成。

通过使用multiprocessing.Semaphore，我们可以控制并发访问共享资源的进程数量，从而避免竞争条件和其他并发问题。

dummy

在Python的multiprocessing模块中，dummy是一个用于创建并行处理的简单接口。然而，这个接口并不是实际的多进程处理，它只是在单个线程上模拟多进程的行为。

以下是使用dummy的一个示例：

from multiprocessing import Process, Pool, dummy as mp  
  
def square(n):  
    return n * n  
  
if __name__ == "__main__":  
    with mp.Pool() as pool:  
        result = pool.map(square, range(10))  
    print(result)

在这个示例中，我们使用dummy来模拟多进程。我们创建了一个函数square()，然后使用pool.map()来对一个范围内的每个数字应用这个函数。这个示例会打印出0到9的平方。

需要注意的是，虽然dummy可以模拟多进程的行为，但它并没有真正的多线程或多进程的好处。在实际的多处理任务中，你可能需要使用真正的多进程，这可以通过直接使用multiprocessing.Process或multiprocessing.Pool来实现。

Event

在Python的multiprocessing模块中，Event()是一个同步对象，可以用于进程之间的通步。它类似于threading.Event()，但在多进程环境中更加有用。

Event()对象有两种状态：触发（set）和未触发（clear）。你可以使用set()方法将事件设置为触发状态，使用clear()方法将其设置为未触发状态，使用wait()方法等待事件被触发。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用Event()：

from multiprocessing import Process, Event  
import time  
  
def print_numbers(event):  
    for i in range(10):  
        print(i)  
        time.sleep(1)  
        if event.is_set():  
            break  
  
if __name__ == '__main__':  
    event = Event()  
    p = Process(target=print_numbers, args=(event,))  
    p.start()  
    time.sleep(5)  # Let the print_numbers() function run for a while  
    event.set()  # Trigger the event, causing print_numbers() to stop printing and exit  
    p.join()

在这个例子中，我们创建了一个Event对象，并使用它来控制一个多进程函数的运行。在print_numbers()函数中，我们每隔1秒打印一个数字，并检查事件是否被触发。如果事件被触发，我们停止打印并退出函数。在主程序中，我们让进程运行5秒，然后触发事件，使进程停止打印并退出。