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,是没有问题的,而共享带来的是竞争，竞争带来的结果就是错
作用：将局部代码串行化

不加锁

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=('进程%s' % i,))
        p.start()

加锁

from multiprocessing import Process, Lock
import time
def task(name, lock):
    lock.acquire()  # 加锁
    print('%s 1' % name)
    time.sleep(1)
    print('%s 2' % name)
    time.sleep(1)
    print('%s 3' % name)
    lock.release()  # 释放锁
if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    for i in range(3):
        p = Process(target=task, args=('进程%s' % i, lock))
        p.start()

模拟抢票

from multiprocessing import Process, Lock
import json
import time
def search(name):
    time.sleep(1)
    dic = json.load(open('db.txt', 'r', encoding='utf-8'))
    print('<%s> 查看到剩余票数【%s】' % (name, dic['count']))
def get(name):
    time.sleep(1)
    dic = json.load(open('db.txt', 'r', encoding='utf-8'))
    if dic['count'] > 0:
        dic['count'] -= 1
        time.sleep(3)
        json.dump(dic, open('db.txt', 'w', encoding='utf-8'))
        print('<%s> 购票成功' % name)
def task(name, lock):
    '查票可以并发,购票不能'
    search(name)
    lock.acquire()
    get(name)
    lock.release()
if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    for i in range(10):
        p = Process(target=task, args=('路人%s' % i, lock))
        p.start()

总结

加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改，即串行地修改，没错，速度是慢了，但牺牲了速度却保证了数据安全。
虽然可以用文件共享数据实现进程间通信，但问题是：
1、效率低（共享数据基于文件，而文件是硬盘上的数据）
2、需要自己加锁处理

因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：
1、效率高（多个进程共享一块内存的数据）
2、帮我们处理好锁问题。

这就是mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道。
队列和管道都是将数据存放于内存中，而队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来，因而队列才是进程间通信的最佳选择。
我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性。