多进程锁、共享内存

1. 多进程锁
   当我们用多进程来读写文件的时候，如果一个进程是写文件，一个进程是读文件，如果两个文件同时进行，肯定是不行的，必须是文件写结束以后，才可以进行读操作。或者是多个进程在共享一些资源的时候，同时只能有一个进程进行访问，那就要有一个锁机制进行控制。
   acquire()
   locked()
   release() //释放锁，使用前线程必须已获得锁定，否则抛出异常
   lock=thread.allocate_lock():生成锁对象
   lock.acquire():加锁
   线程使用锁对象
   lock.release(): 线程调度释放锁
   查看locked()状态
   获得一把锁，把对放的锁释放
   threading 高级别多线程模块
   threading 不需要进程的控制来控制线程
   threading.Thread: 类
   成员方法：
   start() 启动
   run() 重写
   join() 阻塞
   getName()
   setName()
   isDaemon() 判断线程是否随主线程一起结束
   setDaemon() 设置线程与主线程一起结束
   
2. 多进程共享内存
   python的multiprocessing模块也给我们提供了共享内存的操作。
   一般的变量在进程之间是没法进行通讯的，multiprocessing给我们提供了Value和Array模块，他们可以在不通的进程中共同使用。
   

   import multiprocessing
   
   #lock = multiprocessing.Lock()
   #lock.acquire()  获取锁
   #lock.release()  释放锁
   #with lock: 加锁
   
   import time
   
   # Value()
   # Array()
   def add(number,add_value,lock):
       lock.acquire()
       try:
           print("init add{0} number = {1}".format(add_value,number.value))
           for i in xrange(1,6):
               number.value += add_value
               print("############add{0} has added#######".format(add_value))
               time.sleep(1)
               print("add{0} number = {1}".format(add_value,number.value))
       except Exception as e:
           raise e
       finally:
           lock.release()
   def change(arr):
       for i in range(len(arr)):
           arr[i] = -arr[i]
   
   if __name__ == "__main__":
       lock = multiprocessing.Lock() #加锁
       number = multiprocessing.Value('i',0) #共享内存
       arr = multiprocessing.Array('i',range(10)) #共享内存数组 
       print(arr[:])
       p1 = multiprocessing.Process(target=add,args=(number,1,lock))
       p2 = multiprocessing.Process(target=add, args=(number, 3,lock))
       p3 = multiprocessing.Process(target=change, args=(arr,))
       p1.start()
       #p1.join()
       p2.start()
       ##p2.join()
       p3.start()  #启动
       p3.join()
       print(arr[:])
       print("main end")