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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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