抢票是并发执行

多个进程可以访问同一个文件

多个进程共享同一文件，我们可以把文件当数据库，用多个进程模拟多个人执行抢票任务

db.txt

{"count": 1}

并发运行，效率高，但竞争写同一文件，数据写入错乱,只有一张票，都卖成功给了10个人

#文件db.txt的内容为：{"count":1}#注意一定要用双引号，不然json无法识别from multiprocessing import Processimport timeimport jsonclass Foo(object): def search(self, name): with open("db.txt", "r") as f_read: dic = json.load(f_read) time.sleep(1) # 模拟读数据的网络延迟 print("<%s>用户 查看剩余票数为 [%s]" % (name, dic["count"])) def get(self, name): with open("db.txt", "r") as f_read: dic = json.load(f_read) if dic["count"] > 0: dic["count"] -= 1 time.sleep(1) # 模拟写数据的网络延迟 with open("db.txt", "w") as f_write: json.dump(dic, f_write) print("<%s> 购票成功" % name) print("剩余票数为 [%s]" % dic["count"]) else: print("没票了，抢光了") def task(self, name): self.search(name) self.get(name)if __name__ == "__main__": obj = Foo() for i in range(1,11): # 模拟并发10个客户端抢票 p = Process(target=obj.task, args=("路人%s" % i,)) p.start()

总结：程序出现数据写入错乱

大家都查到票为1，都购票成功

<路人1>用户 查看剩余票数为 [1]<路人2>用户 查看剩余票数为 [1]<路人3>用户 查看剩余票数为 [1]<路人4>用户 查看剩余票数为 [1]<路人5>用户 查看剩余票数为 [1]<路人6>用户 查看剩余票数为 [1]<路人7>用户 查看剩余票数为 [1]<路人8>用户 查看剩余票数为 [1]<路人9>用户 查看剩余票数为 [1]<路人10>用户 查看剩余票数为 [1]<路人1> 购票成功剩余票数为 [0]<路人2> 购票成功剩余票数为 [0]<路人3> 购票成功剩余票数为 [0]<路人4> 购票成功剩余票数为 [0]<路人5> 购票成功剩余票数为 [0]<路人6> 购票成功剩余票数为 [0]<路人7> 购票成功剩余票数为 [0]<路人8> 购票成功剩余票数为 [0]<路人9> 购票成功剩余票数为 [0]<路人10> 购票成功剩余票数为 [0]总结程序出现数据写入错乱

加锁处理：购票行为由并发变成了串行，牺牲了运行效率，但保证了数据安全

购票功能不应该并发执行，查票应该是并发执行的

查票准不准确不重要，有可能这张票就被别人买走

一个人写完以后，让另外一个人基于上一个人写的结果，再做购票操作

#把文件db.txt的内容重置为：{"count":1}from multiprocessing import Processfrom multiprocessing import Lockimport timeimport jsonclass Foo(object): def search(self, name): with open("db.txt", "r") as f_read: dic = json.load(f_read) time.sleep(1) # 模拟读数据的网络延迟 print("<%s>用户 查看剩余票数为 [%s]" % (name, dic["count"])) def get(self, name): with open("db.txt", "r") as f_read: dic = json.load(f_read) if dic["count"] > 0: dic["count"] -= 1 time.sleep(1) # 模拟写数据的网络延迟 with open("db.txt", "w") as f_write: json.dump(dic, f_write) print("<%s> 购票成功" % name) print("剩余票数为 [%s]" % dic["count"]) else: print("没票了，抢光了") def task(self, name, mutex): self.search(name) mutex.acquire() self.get(name) mutex.release()if __name__ == "__main__": mutex = Lock() obj = Foo() for i in range(1,11): # 模拟并发10个客户端抢票 p = Process(target=obj.task, args=("路人%s" % i, mutex)) p.start()

执行结果

<路人2>用户 查看剩余票数为 [1]<路人3>用户 查看剩余票数为 [1]<路人1>用户 查看剩余票数为 [1]<路人4>用户 查看剩余票数为 [1]<路人5>用户 查看剩余票数为 [1]<路人7>用户 查看剩余票数为 [1]<路人6>用户 查看剩余票数为 [1]<路人8>用户 查看剩余票数为 [1]<路人9>用户 查看剩余票数为 [1]<路人10>用户 查看剩余票数为 [1]<路人2> 购票成功剩余票数为 [0]没票了，抢光了没票了，抢光了没票了，抢光了没票了，抢光了没票了，抢光了没票了，抢光了没票了，抢光了没票了，抢光了没票了，抢光了

with lock

相当于lock.acquire(),执行完自代码块自动执行lock.release()

from multiprocessing import Processfrom multiprocessing import Lockimport timeimport jsonclass Foo(object): def search(self, name): with open("db.txt", "r") as f_read: dic = json.load(f_read) time.sleep(1) # 模拟读数据的网络延迟 print("<%s>用户 查看剩余票数为 [%s]" % (name, dic["count"])) def get(self, name): with open("db.txt", "r") as f_read: dic = json.load(f_read) if dic["count"] > 0: dic["count"] -= 1 time.sleep(1) # 模拟写数据的网络延迟 with open("db.txt", "w") as f_write: json.dump(dic, f_write) print("<%s> 购票成功" % name) print("剩余票数为 [%s]" % dic["count"]) else: print("没票了，抢光了") def task(self, name, mutex): self.search(name) with mutex: # 相当于lock.acquire(),执行完自代码块自动执行lock.release() self.get(name)if __name__ == "__main__": mutex = Lock() obj = Foo() for i in range(1,11): # 模拟并发10个客户端抢票 p = Process(target=obj.task, args=("路人%s" % i, mutex)) p.start()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。