怎么在python中利用并发编程多进程模拟抢票

发布时间:2021-06-04 17:53:29 作者:Leah
来源:亿速云 阅读:260

今天就跟大家聊聊有关怎么在python中利用并发编程多进程模拟抢票,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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 Process
import time
import json
class 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 Process
from multiprocessing import Lock
import time
import json
class 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 Process
from multiprocessing import Lock
import time
import json
class 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()

看完上述内容,你们对怎么在python中利用并发编程多进程模拟抢票有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注亿速云行业资讯频道,感谢大家的支持。

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