树缝里也漏着一两点路灯光，没精打彩的，是渴睡人的眼。春尚浅，几处山顶上的梅花却挣扎着吐出红苞来。微风柔和地吹，柔和地爱抚我的面孔。荷塘里的荷花都羞涩地打着朵。落叶随着风高低起舞。
运行多进程 每个子进程的内存空间是互相隔离的 进程之间数据不能共享的
互斥锁
但是进程之间都是运行在一个操作系统上，进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,
是可以的，而共享带来的是竞争，竞争带来的结果就是错乱
#并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print("%s 1" % name)
time.sleep(1)
print("%s 2" % name)
time.sleep(1)
print("%s 3" % name)
if __name__ == '__main__':
for i in range(3):
p = Process(target=task, args=("子进程%s" % i,))
p.start()
'''
子进程2 1
子进程0 1
子进程1 1
子进程2 2
子进程1 2
子进程0 2
子进程2 3
子进程1 3
子进程0 3
'''
如何控制，就是加锁处理。而互斥锁的意思就是互相排斥，如果把多个进程比喻为多个人，
互斥锁的工作原理就是多个人都要去争抢同一个资源：卫生间，一个人抢到卫生间后上一把锁，其他人都要等着，等到这个完成任务后释放锁，其他人才有可能有一个抢到......
所以互斥锁的原理，就是把并发改成串行，降低了效率，但保证了数据安全，不错乱
加了互斥锁就没有并发效果了 加上锁只有一个可以运行 互斥锁会把并发变成串行 效率变低了
解决：
导入模块 Lock
现在程序启动 所有进程首先会去抢锁 只有抢到锁的才能运行
等这个进程运行完了解锁后 再到其他进程继续抢锁
from multiprocessing import Process, Lock
import time
def task(name, mutex):
# 加锁
mutex.acquire()
print("%s 1" % name)
time.sleep(1)
print("%s 2" % name)
time.sleep(1)
print("%s 3" % name)
# 把锁拆了
mutex.release()
if __name__ == '__main__':
# 建一个对象实例
mutex = Lock()
for i in range(3):
# 把锁传给子进程 让所有子进程用同一把锁
p = Process(target=task, args=("子进程%s" % i, mutex))
p.start()
'''
现在程序启动 所有进程首先会去抢锁 只有抢到锁的才能运行
等这个进程运行完了解锁后 再到其他进程继续抢锁
'''
'''
子进程0 1
子进程0 2
子进程0 3
子进程1 1
子进程1 2
子进程1 3
子进程2 1
子进程2 2
子进程2 3
'''
牺牲了效率，保证数据不错乱
以上就是python并发编程多进程 互斥锁原理解析。人生最大一种痛，不是失败，而是没有经历自己想要经历的一切。更多关于python并发编程多进程 互斥锁原理解析请关注haodaima.com其它相关文章！
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