• 我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务可以同时在几个进程中并发处理，但是它们之间的运行没有顺序，一旦开启也不受我们控制。
• 尽管并发编程让我们能更加充分的利用计算机的资源，但是也给我们带来了新的问题：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是没有问题的，要是对同一文件进行读写操作呢？要知道共享带来的是竞争，竞争带来的结果就是错乱。

from multiprocessing import Process
import json,time
#在当前目录下创建一个文件（db）
#文件db的内容：{"count":1}表示的是余票数量

def search():   #查询余票
    fp = open('db','r')
    dic = json.load(fp)   #反序列化，将文件中的json数据转换成python字典
    print('剩余车票数为：{}'.format(dic['count']))

def get():    #抢票，每次只能购买一张
    fp = open('db', 'r')
    dic = json.load(fp)
    time.sleep(0.1)
    if dic['count'] > 0:
        time.sleep(0.2)
        dic['count'] -= 1
        time.sleep(0.1)
        json.dump(dic, open('db', 'w'))    #购票后，回写到文件中
        print('购票成功')

def task():
    search()  #先查询
    get()    #后购买

if __name__ == "__main__":
    for i in range(3):
        p = Process(target=task)
        p.start()

#运行结果
#剩余车票数为：1
#剩余车票数为：1
#剩余车票数为：1
#购票成功
#购票成功
#购票成功

• 上述案例中，总的票数只有1张，我们确成功购票三次。很明显存在问题。
• 如何控制，就是加锁处理
  • 加锁流程
    • 1.导包：from multiprocessing import Lock
    • 2.加锁：lock.acquire()
    • 3.解锁：lock.release()
• 下面我们还是以抢票为例，看看加锁后数据是否还会存在问题；
• 加锁后

from multiprocessing import Process
import json,time
from multiprocessing import Lock
#在当前目录下创建一个文件（db）
#文件db的内容：{"count":1}表示的是余票数量

def search():   #查询余票
    fp = open('db','r')
    dic = json.load(fp)   #反序列化，将文件中的json数据转换成python字典
    print('剩余车票数为：{}'.format(dic['count']))

def get():    #抢票，每次只能购买一张
    fp = open('db', 'r')
    dic = json.load(fp)
    time.sleep(0.1)
    if dic['count'] > 0:
        time.sleep(0.2)
        dic['count'] -= 1
        time.sleep(0.1)
        json.dump(dic, open('db', 'w'))    #购票后，回写到文件中
        print('购票成功')

def task(lock):
    lock.acquire()   #加锁
    search()  #先查询
    get()    #后购买
    lock.release()    #解锁

if __name__ == "__main__":
    lock = Lock()   #创建一把进程锁
    for i in range(3):
        p = Process(target=task,args=(lock,))
        p.start()

#运行结果
#剩余车票数为：1
#购票成功
#剩余车票数为：0
#剩余车票数为：0

注意点：加锁会失去异步效果