Python进程——multiprocessing.Event()|Barrier（）

event实际上描述的是一种同步的处理事件&＃xff0c;可以简单地理解为&＃xff0c;不同的进程之间可以利用一些特殊的处理来等待其他进程处理完毕

在event类同步处理时&＃xff0c;多个进程将拥有用一个event实例&＃xff0c;当调用wait&＃xff08;&＃xff09;方法是将进入到阻塞状态&＃xff0c;同时会设置阻塞标记为“False”&＃xff0c;(待阻塞标记为“True"后才会接触阻塞状态&＃xff09;&＃xff0c;此时另外一个进程可以继续工作&＃xff0c;并且通过set&＃xff08;&＃xff09;方法将阻塞标记设置为“True”,这样之前阻塞的进程会继续执行

import multiprocessing,time,random
def restaurant_handle(event): #餐厅的处理进程print("1、【餐厅】为食客安排座位&＃xff0c;并在一旁等待食客点餐。。。")time.sleep(random.randint(1,3))event.set()#解除阻塞状态event.clear()#清除已有的状态event.wait()#等待食客后续处理print("3、【餐厅】厨师接到菜单&＃xff0c;开始烹饪美食。。。")time.sleep(random.randint(1,3))event.set() #解除阻塞状态event.clear() # 之前的状态清空event.wait()print("5、【餐厅】收银台算正在算账。。。")time.sleep(random.randint(1,3))event.set() # 解除阻塞状态event.clear() # 之前的状态清空event.wait()print("7、【餐厅】收银台收到钱。。。")time.sleep(random.randint(1,3))event.set()event.clear()event.wait()def diners_hangle(event):#食客的处理进程event.wait() #等待之前的第一步完成 两个进程所以先阻塞&＃xff0c;让另一个执行print("2、【食客】食客看完菜单&＃xff0c;选好了自己心仪的美食。。。")time.sleep(random.randint(1,3))event.set() #解除阻塞状态event.clear()#之前的状态清空event.wait()#继续等待后续的处理步骤print("4、【食客】享用丰盛的美食。。。")time.sleep(random.randint(1,3))event.set()event.clear()event.wait()print("6、【食客】食客吃晚餐走向收银台付款。。。")time.sleep(random.randint(1,3))event.set()event.clear()event.wait()print("8、【食客】食客离开")event.set()def main():event &＃61; multiprocessing.Event()#定义一个event同步处理restaurant_process &＃61; multiprocessing.Process(target&＃61;restaurant_handle,args&＃61;(event,),name&＃61;"餐厅服务进程")diners_process &＃61; multiprocessing.Process(target&＃61;diners_hangle,args&＃61;(event,),name&＃61;"食客进程")restaurant_process.start()diners_process.start()
if __name__ &＃61;&＃61; &＃39;__main__&＃39;:main()


Barrier表示的是一种屏障&＃xff0c;当若干个进程没有达到屏障数量的时候都处于阻塞状态&＃xff0c;一旦达到了屏障数量&＃xff0c;那么将自动解除阻塞状态并且启动运行

创建十二个进程&＃xff0c;分为四组&＃xff0c;每组达到三个进程是开始执行


import multiprocessing,time
def barrier_test():#栅栏处理函数print("达到目标数量&＃xff0c;进行下一步。。。")
def ready(barrier):print("【%s】开始准备。。。"%multiprocessing.current_process().name)time.sleep(2)barrier.wait()#进入到一个屏障点等待print(&＃39;【%s】进程结束。。。&＃39;%multiprocessing.current_process().name)
def main():barrier &＃61; multiprocessing.Barrier(parties&＃61;3,action&＃61;barrier_test)#每达到三个进程调用处理函数#生成12个进程process_list &＃61;[multiprocessing.Process(target&＃61;ready,args&＃61;(barrier,),name&＃61;"进程%s"% item) for item in range(12)]for process in process_list:process.start()for process in process_list:process.join()
if __name__ &＃61;&＃61; &＃39;__main__&＃39;:main()


利用这种栅栏的操作可以控制多个进程的同时的并发处理&＃xff0c;在进程数量不足的时候才会执行阻塞处理