"""
管道
队列:先进先出(管道+锁)
堆栈:先进后出
"""
from multiprocessing import Queue


q = Queue(5)  # 括号内可以传参数 表示的是这个队列的最大存储数
# 往队列中添加数据
q.put(1)
q.put(2)
# print(q.full())  # 判断队列是否满了
q.put(3)
q.put(4)
q.put(5)
# print(q.full())
# q.put(6)  # 当队列满了之后 再放入数据 不会报错 会原地等待 直到队列中有数据被取走(阻塞态)

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.empty())  # 判断队列中的数据是否取完
print(q.get())
print(q.get())
print(q.empty())
# print(q.get_nowait())  # 取值 没有值不等待直接报错
# print(q.get())  # 当队列中的数据被取完之后 再次获取 程序会阻塞 直到有人往队列中放入值
"""
full
get_nowait
empty
都不适用于多进程的情况
"""

from multiprocessing import Process,Queue

def producer(q):
    q.put(‘hello GF~‘)

def consumer(q):
    print(q.get())

if __name__ == ‘__main__‘:
    q = Queue()
    p = Process(target=producer,args=(q,))
    c = Process(target=consumer, args=(q,))
    p.start()
    c.start()


"""
子进程放数据 主进程获取数据
两个子进程相互放 取数据
"""

"""
生产者:生产/制造数据的
消费者:消费/处理数据的
例子:做包子的,买包子的
        1.做包子远比买包子的多
        2.做包子的远比包子的少
        供需不平衡的问题
"""
from multiprocessing import Process,Queue,JoinableQueue
import random
import time


def producer(name,food,q):
    for i in range(10):
        data = ‘%s生产了%s%s‘%(name,food,i)
        time.sleep(random.random())
        q.put(data)
        print(data)

def consumer(name,q):
    while True:
        data = q.get()
        # if data == None:break
        print(‘%s吃了%s‘%(name,data))
        time.sleep(random.random())
        q.task_done()  # 告诉队列你已经从队列中取出了一个数据 并且处理完毕了



if __name__ == ‘__main__‘:
    q = JoinableQueue()

    p = Process(target=producer,args=(‘大厨egon‘,‘馒头‘,q))
    p1 = Process(target=producer,args=(‘跟班tank‘,‘生蚝‘,q))
    c = Process(target=consumer,args=(‘许兆龙‘,q))
    c1 = Process(target=consumer,args=(‘吃货jerry‘,q))
    p.start()
    p1.start()
    c.daemon = True
    c1.daemon = True
    c.start()
    c1.start()
    p.join()
    p1.join()

    q.join()  # 等到队列中数据全部取出
    # q.put(None)
    # q.put(None)

"""
什么是线程
    进程线程其实都是虚拟单位,都是用来帮助我们形象的描述某种事物

    进程:资源单位
    线程:执行单位
        将内存比如成工厂
        那么进程就相当于是工厂里面的车间
        而你的线程就相当于是车间里面的流水线
    ps:每个进程都自带一个线程,线程才是真正的执行单位,进程只是在线程运行过程中
    提供代码运行所需要的资源


为什么要有线程
    开进程
        1.申请内存空间  耗资源
        2."拷贝代码"    耗资源

    开线程
        一个进程内可以起多个线程,并且线程与线程之间数据是共享的
    ps:开启线程的开销要远远小于开启进程的开销

如何使用线程



"""

from threading import Thread
import time

def task(name):
    print(‘%s is running‘%name)
    time.sleep(3)
    print(‘%s is over‘%name)
# 开线程不需要在__main__代码块内 但是习惯性的还是写在__main__代码块内
t = Thread(target=task,args=(‘egon‘,))
t.start()  # 告诉操作系统开辟一个线程  线程的开销远远小于进程
# 小的代码执行完 线程就已经开启了
print(‘主‘)



from threading import Thread
import time

class MyThread(Thread):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name = name

    def run(self):
        print(‘%s is running‘%self.name)
        time.sleep(3)
        print(‘%s is over‘%self.name)

t = MyThread(‘egon‘)
t.start()
print(‘主‘)

from threading import Thread,current_thread,active_count
import time
import os

def task(name,i):
    print(‘%s is running‘%name)
    # print(‘子current_thread:‘,current_thread().name)
    # print(‘子‘,os.getpid())
    time.sleep(i)

    print(‘%s is over‘%name)
# 开线程不需要在__main__代码块内 但是习惯性的还是写在__main__代码块内
t = Thread(target=task,args=(‘egon‘,1))
t1 = Thread(target=task,args=(‘jason‘,2))
t.start()  # 告诉操作系统开辟一个线程  线程的开销远远小于进程
t1.start()  # 告诉操作系统开辟一个线程  线程的开销远远小于进程
t.join()  # 主线程等待子线程运行完毕
print(‘当前正在活跃的线程数‘,active_count())
# 小的代码执行完 线程就已经开启了
print(‘主‘)
# print(‘主current_thread:‘,current_thread().name)
# print(‘主‘,os.getpid())

from threading import Thread,current_thread
import time



def task(i):
    print(current_thread().name)
    time.sleep(i)
    print(‘GG‘)
# for i in range(3):
#     t = Thread(target=task,args=(i,))
#     t.start()
t = Thread(target=task,args=(1,))
t.daemon = True
t.start()
print(‘主‘)
# 主线程运行结束之后需要等待子线程结束才能结束呢?
"""
主线程的结束也就意味着进程的结束
主线程必须等待其他非守护线程的结束才能结束
(意味子线程在运行的时候需要使用进程中的资源,而主线程一旦结束了资源也就销毁了)
"""

from threading import Thread


money = 666

def task():
    global money
    money = 999

t = Thread(target=task)
t.start()
t.join()
print(money)

from threading import Thread,Lock
import time


n = 100

def task(mutex):
    global  n
    mutex.acquire()
    tmp = n
    time.sleep(0.1)
    n = tmp - 1
    mutex.release()

t_list = []
mutex = Lock()
for i in range(100):
    t = Thread(target=task,args=(mutex,))
    t.start()
    t_list.append(t)
for t in t_list:
    t.join()
print(n)

from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import time
def foo():
    print(123)
    time.sleep(1)
    print("end123")

def bar():
    print(456)
    time.sleep(3)
    print("end456")

if __name__ == ‘__main__‘:
    t1=Thread(target=foo)
    t2=Thread(target=bar)
    t1.daemon=True
    t1.start()
    t2.start()
    print("main-------")