僵尸进程和孤儿进程（基于UNIX环境：linux,macos）
僵尸进程：所有的子进程结束之后，在被主进程回收之前，都会进入僵尸进程状态
1. 主进程需要等待子进程结束之后，主进程才结束
2. 主进程时刻监测子进程的运行状态，当子进程结束之后，一段时间之内将子进程进行回收from multiprocessing import Process
import time
import os
def task(name):
print(f'{name} is running')
print(f'主进程：{os.getppid()}')
print(f'子进程：{os.getpid()}')
time.sleep(50)
print(f'{name} is gone')
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task,args=('长兴',))
p.start()
print('===主开始')
主进程等待子进程结束之后，主进程结束1.主进程和子进程是异步关系，主进程无法马上捕获子进程什么时候结束
2.如果子进程结束之后马上在内存中释放资源，主进程就没有办法监测子进程的状态了所有的子进程结束之后，立马会释放掉文件的操作链接，内存的大部分数据，但是会保留一些内容：进程号，结束时间，运行状态，等待主进程监测，回收 如果父进程不对僵尸进程进行回收（wait、waitpid），产生大量的僵尸进程，这样就会占用内存，占用进程pid号孤儿进程：
父进程由于某种原因结束了，但是你的子进程还在运行中，这样你的这些子进程就成了孤儿进程，你的父进程如果结束了，你的所有孤儿进程就会被init进程回收，init就会变成你的父进程，对子进程进行回收。父进程产生了大量的子进程，但是不回收，这样就会形成大量的僵尸进程，解决方法就是直接杀死父进程，将所有的僵尸进程变成孤儿进程，由init进行回收互斥锁
举例： 三个同事，同时用一个打印机打印内容
? 三个进程模拟三个同事，输出平台模拟打印机
# 版本一:
# from multiprocessing import Process
# import time
# import random
# import os
#
# def task1():
# print(f'{os.getpid()}开始打印了')
# time.sleep(random.randint(1,3))
# print(f'{os.getpid()}打印结束了')
#
# def task2():
# print(f'{os.getpid()}开始打印了')
# time.sleep(random.randint(1,3))
# print(f'{os.getpid()}打印结束了')
#
# def task3():
# print(f'{os.getpid()}开始打印了')
# time.sleep(random.randint(1,3))
# print(f'{os.getpid()}打印结束了')
#
# if __name__ == '__main__':
#
# p1 = Process(target=task1)
# p2 = Process(target=task2)
# p3 = Process(target=task3)
#
# p1.start()
# p2.start()
# p3.start()
# 现在是所有的进程都并发的抢占打印机,
# 并发是以效率优先的,但是目前我们的需求: 顺序优先.
# 多个进程共强一个资源时, 要保证顺序优先: 串行,一个一个来.
# 版本二:
# from multiprocessing import Process
# import time
# import random
# import os
#
# def task1(p):
# print(f'{p}开始打印了')
# time.sleep(random.randint(1,3))
# print(f'{p}打印结束了')
#
# def task2(p):
# print(f'{p}开始打印了')
# time.sleep(random.randint(1,3))
# print(f'{p}打印结束了')
#
# def task3(p):
# print(f'{p}开始打印了')
# time.sleep(random.randint(1,3))
# print(f'{p}打印结束了')
#
# if __name__ == '__main__':
#
# p1 = Process(target=task1,args=('p1',))
# p2 = Process(target=task2,args=('p2',))
# p3 = Process(target=task3,args=('p3',))
#
# p2.start()
# p2.join()
# p1.start()
# p1.join()
# p3.start()
# p3.join()
# 我们利用join 解决串行的问题,保证了顺序优先,但是这个谁先谁后是固定的.
# 这样不合理. 你在争抢同一个资源的时候,应该是先到先得,保证公平.
版本三：
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Lock
import time
import sys
import random
def task1(p,lock):
lock.acquire()
print(f'{p}打印开始了')
time.sleep(random.randint(1,3))
print(f'{p}打印结束了')
lock.release()
def task2(p,lock):
lock.acquire()
print(f'{p}打印开始了')
time.sleep(random.randint(1,3))
print(f'{p}打印结束了')
lock.release()
def task3(p,lock):
lock.acquire()
print(f'{p}打印开始了')
time.sleep(random.randint(1,3))
print(f'{p}打印结束了')
lock.release()
if __name__ =='__main__':
mutex = Lock()
for i in range(1,4):
p = Process(target = getattr(sys,modules[__name__],f'task{i}'),args = (f'p{i}',mutex))
p.start()共同点：都可以把并发变成串行，保证了顺序
不同点：join人为设定顺序，lock让其争抢顺序，保证了公平性进程之间的通信
基于文件的通信
抢票系统.
# 1. 先可以查票.查询余票数. 并发
# 2. 进行购买,向服务端发送请求,服务端接收请求,在后端将票数-1,返回到前端. 串行.
# from multiprocessing import Process
# import json
# import time
# import os
# import random
#
#
# def search():
# time.sleep(random.randint(1,3)) # 模拟网络延迟(查询环节)
# with open('ticket.json',encoding='utf-8') as f1:
# dic = json.load(f1)
# print(f'{os.getpid()} 查看了票数,剩余{dic["count"]}')
#
#
# def paid():
# with open('ticket.json', encoding='utf-8') as f1:
# dic = json.load(f1)
# if dic['count'] > 0:
# dic['count'] -= 1
# time.sleep(random.randint(1,3)) # 模拟网络延迟(购买环节)
# with open('ticket.json', encoding='utf-8',mode='w') as f1:
# json.dump(dic,f1)
# print(f'{os.getpid()} 购买成功')
#
# def task():
# search()
# paid()
#
#
# if __name__ == '__main__':
#
# for i in range(6):
# p = Process(target=task)
# p.start()
# 当多个进程共强一个数据时,如果要保证数据的安全,必须要串行.
# 要想让购买环节进行串行,我们必须要加锁处理.
#
# from multiprocessing import Process
# from multiprocessing import Lock
# import json
# import time
# import os
# import random
#
#
# def search():
# time.sleep(random.randint(1,3)) # 模拟网络延迟(查询环节)
# with open('ticket.json',encoding='utf-8') as f1:
# dic = json.load(f1)
# print(f'{os.getpid()} 查看了票数,剩余{dic["count"]}')
#
#
# def paid():
# with open('ticket.json', encoding='utf-8') as f1:
#
# dic = json.load(f1)
# if dic['count'] > 0:
# dic['count'] -= 1
# time.sleep(random.randint(1,3)) # 模拟网络延迟(购买环节)
# with open('ticket.json', encoding='utf-8',mode='w') as f1:
# json.dump(dic,f1)
# print(f'{os.getpid()} 购买成功')
#
#
# def task(lock):
# search()
# lock.acquire()
# paid()
# lock.release()
#
# if __name__ == '__main__':
# mutex = Lock()
# for i in range(6):
# p = Process(target=task,args=(mutex,))
# p.start()
# 当很多进程共强一个资源(数据)时, 你要保证顺序(数据的安全),一定要串行.
# 互斥锁: 可以公平性的保证顺序以及数据的安全.
# 基于文件的进程之间的通信:
# 效率低.
# 自己加锁麻烦而且很容易出现死锁.
# dic = {'name': 'alex'}
# import json
# print(json.dumps(dic))基于队列的通信
队列：一个可以承载数据的容器，先进先出永远保持这个数据
q = Queue(3) 设置队列里的数据数，满了就会阻塞，当数据取完，在进程get数据也会出现阻塞，直到某一个进程put数据
q.get(timeout = 3) ）阻塞3秒，3秒之后还阻塞直接报错
block = False 只要遇到阻塞就会报错
q.put(555,block = False)
q.get(block = False)队列: 把队列理解成一个容器,这个容器可以承载一些数据,
# 队列的特性: 先进先出永远保持这个数据. FIFO 羽毛球筒.
# from multiprocessing import Queue
# q = Queue()
# def func():
# print('in func')
# q.put(1)
# q.put('alex')
# q.put([1,2,3])
# q.put(func)
#
#
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get())
# f = q.get()
# f()
# from multiprocessing import Queue
# q = Queue(3)
#
# q.put(1)
# q.put('alex')
# q.put([1,2,3])
# # q.put(5555) # 当队列满了时,在进程put数据就会阻塞.
# # q.get()
#
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get()) # 当数据取完时,在进程get数据也会出现阻塞,直到某一个进程put数据.
from multiprocessing import Queue
q = Queue(3) # maxsize
q.put(1)
q.put('alex')
q.put([1,2,3])
# q.put(5555,block=False)
#
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get(timeout=3)) # 阻塞3秒,3秒之后还阻塞直接报错.
# print(q.get(block=False))
# block=False 只要遇到阻塞就会报错.
# 第一个作业: 将抢票系统变成队列方式完成.
原文：https://www.cnblogs.com/-777/p/11391576.html