进程互斥锁
引入：
进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统（如硬盘、键盘、cpu等）,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,竞争带来的结果就是错乱，如何控制，就是加锁处理，即进程加锁。
#并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱
from multiprocessing import Process
import os,time
def work():
print('%s is running' %os.getpid())
time.sleep(2)
print('%s is done' %os.getpid()) if __name__ == '__main__':
for i in range(3):
p=Process(target=work)
p.start() # 并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱
特点：
1.某进程先获取到cpu资源之后，要立即上锁，避免其他人对资源的竞争，只有当该进程解锁（释放）之后，剩余的进程才能进行竞争。
2.进程互斥锁使得程序的执行顺序成为串行，牺牲了效率，但提高了安全性。
3.同一时刻只允许一个进程运行，其他进程只能等待。（这与后面的信号量相反，信号量允许多个进程同时运行）
代码示例：
from multiprocessing import Process,Lock
import os,time
def work(lock):
lock.acquire() #上锁
print('%s is running' %os.getpid())
time.sleep(2)
print('%s is done' %os.getpid())
lock.release()#解锁
if __name__ == '__main__':
lock = Lock()#创建一个互斥锁对象
for i in range(3):
p=Process(target=work,args=(lock,))
p.start()
进程互斥锁
互斥锁解决抢票问题：
from multiprocessing import Process,Lock
import json
import os
import time
import random def search():
with open('db.txt',encoding='utf-8') as f:#在当前目录创建一个db.txt文件，并写入“ {"count":1} ”
dic=json.load(f)
print('%s 剩余票数 %s' %(os.getpid(),dic['count'])) def get():
with open('db.txt',encoding='utf-8') as read_f:
dic=json.load(read_f) if dic['count'] > 0:
dic['count']-=1
time.sleep(random.randint(1,3)) #模拟手速+网速
with open('db.txt','w',encoding='utf-8') as write_f:
json.dump(dic,write_f)
print('%s 抢票成功' %os.getpid()) def task(mutex):
search()
mutex.acquire()
get()
mutex.release() if __name__ == '__main__':
mutex=Lock()
for i in range(20):
p=Process(target=task,args=(mutex,))
p.start()
p.join()
总结：
加锁可以保证多个进程修改同一块数据，但是同一时刻只允许一个进程对其修改，其他进程必须等待，即穿行修改，牺牲了效率，但保证了数据的安全性，但如果加锁的步骤增多，又会造成程序的复杂性。
扩展：
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。