并发编程更加充分的利用IO资源，但是也带来了新的问题：当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题。

一、多进程抢占输出资源

import os
import time
import random
from multiprocessing import Process

def work(n):
    print('%s: %s is running' %(n,os.getpid()))
    time.sleep(random.random())
    print('%s:%s is done' %(n,os.getpid()))

if __name__ == '__main__':
    for i in range(3):
        p=Process(target=work,args=(i,))
        p.start()

二、使用锁维护执行顺序

由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但避免了竞争

import os
import time
import random
from multiprocessing import Process,Lock

def work(lock,n):
    lock.acquire()
    print('%s: %s is running' % (n, os.getpid()))
    time.sleep(random.random())
    print('%s: %s is done' % (n, os.getpid()))
    lock.release()
if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    for i in range(3):
        p=Process(target=work,args=(lock,i))
        p.start()

上面这种情况虽然使用加锁的形式实现了顺序的执行，但是程序又重新变成串行了，这样确实会浪费了时间，却保证了数据的安全。

三丶进程的互斥锁的实战应用

from multiprocessing import Process,Lock
import time
import json

# 查票
def search(i):
    with open('data','r',encoding='utf-8') as f:
        data = f.read()
    t_d = json.loads(data)
    print('用户%s查询余票为:%s'%(i,t_d.get('ticket')))

# 买票
def buy(i):
    with open('data','r',encoding='utf-8') as f:
        data = f.read()
    t_d = json.loads(data)
    time.sleep(1)
    if t_d.get('ticket') > 0:
        # 票数减一
        t_d['ticket'] -= 1
        # 更新票数
        with open('data','w',encoding='utf-8') as f:
            json.dump(t_d,f)
        print('用户%s抢票成功'%i)
    else:
        print('没票了')

def run(i,mutex):
    search(i)
    mutex.acquire()  # 抢锁  只要有人抢到了锁 其他人必须等待该人释放锁
    buy(i)
    mutex.release()  # 释放锁

if __name__ == '__main__':
    mutex = Lock()  # 生成了一把锁
    for i in range(10):
        p = Process(target=run,args=(i,mutex))
        p.start()