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

Event

event實際上描述的是一種同步的處理事件，可以簡單地理解爲，不同的進程之間可以利用一些特殊的處理來等待其他進程處理完畢

在event類同步處理時，多個進程將擁有用一個event實例，當調用wait（）方法是將進入到阻塞狀態，同時會設置阻塞標記爲“False”，(待阻塞標記爲“True"後纔會接觸阻塞狀態），此時另外一個進程可以繼續工作，並且通過set（）方法將阻塞標記設置爲“True”,這樣之前阻塞的進程會繼續執行

import multiprocessing,time,random
def restaurant_handle(event): #餐廳的處理進程
    print("1、【餐廳】爲食客安排座位，並在一旁等待食客點餐。。。")
    time.sleep(random.randint(1,3))
    event.set()#解除阻塞狀態
    event.clear()#清除已有的狀態
    event.wait()#等待食客後續處理

    print("3、【餐廳】廚師接到菜單，開始烹飪美食。。。")
    time.sleep(random.randint(1,3))
    event.set() #解除阻塞狀態
    event.clear()  # 之前的狀態清空
    event.wait()

    print("5、【餐廳】收銀臺算正在算賬。。。")
    time.sleep(random.randint(1,3))
    event.set()  # 解除阻塞狀態
    event.clear()  # 之前的狀態清空
    event.wait()

    print("7、【餐廳】收銀臺收到錢。。。")
    time.sleep(random.randint(1,3))
    event.set()
    event.clear()
    event.wait()

def diners_hangle(event):#食客的處理進程
    event.wait() #等待之前的第一步完成  兩個進程所以先阻塞，讓另一個執行

    print("2、【食客】食客看完菜單，選好了自己心儀的美食。。。")
    time.sleep(random.randint(1,3))
    event.set() #解除阻塞狀態
    event.clear()#之前的狀態清空
    event.wait()#繼續等待後續的處理步驟

    print("4、【食客】享用豐盛的美食。。。")
    time.sleep(random.randint(1,3))
    event.set()
    event.clear()
    event.wait()

    print("6、【食客】食客喫晚餐走向收銀臺付款。。。")
    time.sleep(random.randint(1,3))
    event.set()
    event.clear()
    event.wait()

    print("8、【食客】食客離開")
    event.set()

def main():
    event = multiprocessing.Event()#定義一個event同步處理
    restaurant_process = multiprocessing.Process(target=restaurant_handle,args=(event,),name="餐廳服務進程")
    diners_process = multiprocessing.Process(target=diners_hangle,args=(event,),name="食客進程")
    restaurant_process.start()
    diners_process.start()
if __name__ == '__main__':
    main()

Barrier

Barrier表示的是一種屏障，當若干個進程沒有達到屏障數量的時候都處於阻塞狀態，一旦達到了屏障數量，那麼將自動解除阻塞狀態並且啓動運行

創建十二個進程，分爲四組，每組達到三個進程是開始執行

import multiprocessing,time
def barrier_test():#柵欄處理函數
    print("達到目標數量，進行下一步。。。")
def ready(barrier):
    print("【%s】開始準備。。。"%multiprocessing.current_process().name)
    time.sleep(2)
    barrier.wait()#進入到一個屏障點等待
    print('【%s】進程結束。。。'%multiprocessing.current_process().name)
def main():
    barrier = multiprocessing.Barrier(parties=3,action=barrier_test)#每達到三個進程調用處理函數
    #生成12個進程
    process_list =[multiprocessing.Process(target=ready,args=(barrier,),name="進程%s"% item) for item in range(12)]
    for process in process_list:
        process.start()
    for process in process_list:
        process.join()
if __name__ == '__main__':
    main()

利用這種柵欄的操作可以控制多個進程的同時的併發處理，在進程數量不足的時候纔會執行阻塞處理