Python自学成才之路 进程间通信

2023-10-09 21:59

本文主要是介绍Python自学成才之路 进程间通信,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

程序在创建子进程时,会完全复制一份主进程的环境,包括变量,函数,类等。所以在子进程中使用的变量,函数,类和主进程之间隔离的,子进程之间也是隔离的。
看下面这个案例:


from multiprocessing import ProcessAGE = 1def hello():print('hello')def greet(names):global AGEAGE += 1names.append('jack')print('======子进程代码=======')print('AGE = %s, id = %s'%(AGE, id(AGE)))print('names = %s , id = %s'%(names, id(names)))print('hello id = %s'%(id(hello)))print('======子进程代码=======')if __name__ == '__main__':names = ['peter']p = Process(target=greet, args=(names,))p.start()p.join()print('第二次执行子进程')p2 = Process(target=greet, args=(names,))p2.start()p2.join()print('======父进程代码=======')print('AGE = %s, id = %s'%(AGE, id(AGE)))print('names = %s , id = %s'%(names, id(names)))print('hello id = %s' % (id(hello)))print('======父进程代码=======')
输出:
======子进程代码=======
AGE = 2, id = 140736619595456
names = ['peter', 'jack'] , id = 2672604171264
hello id = 2672609140448
======子进程代码=======
第二次执行子进程
======子进程代码=======
AGE = 2, id = 140736619595456
names = ['peter', 'jack'] , id = 1613780831232
hello id = 1613785865952
======子进程代码=======
======父进程代码=======
AGE = 1, id = 140736619595424
names = ['peter'] , id = 2006331253248
hello id = 2006329121232
======父进程代码=======

从案例中可以看到,进程把所有的变量,函数都新复制了一份,即使是全局变量进程之间也是隔离的。所以进程之间要想共享数据需要使用进程间的通信,进程间通行有两种方式,第一种是管道(Pipe),第二种是队列。

Pipe

  1. pipe常用于两个进程,两个进程分别位于管道的两端
  2. Pipe方法返回管道的两端conn1和conn2,Pipe有一个duplex参数,默认为True,即全双工模式,若为false,conn1只能接收消息,conn2只能发送消息。
class MyProcess(Process):def __init__(self, threadname, conn):super().__init__()self.threadname = threadnameself.conn = conndef run(self):self.conn.send('我是' + self.threadname)print(self.threadname + '-接受消息:' + self.conn.recv())self.conn.close()if __name__ == '__main__':# 建立管道,拿到管道的两端,双工通信方式,两端都可以收发消息conn1, conn2 = Pipe()myProcess1 = MyProcess('thread1', conn1)myProcess2 = MyProcess('thread2', conn2)myProcess1.start()myProcess2.start()
输出:
thread2-接受消息:我是thread1
thread1-接受消息:我是thread2

Queue
Queue的一些常用方法的:
Queue(n):初始化一个消息队列,并指定这个队列中最多能够容纳多少条消息。
put(obj,[block[,timeout]]):推入一条消息到这个队列中。默认是阻塞的,也就是说如果这个消息队列中已经满了,那么会会一直等待,将这个消息添加到消息队列中。timeout可以指定这个阻塞最长的时间,如果超过这个时间还是满的,就会抛出异常。
put_nowait() :非阻塞的推入一条消息,如果这个队列已经满了,那么会立马抛出异常。
qsize():获取这个消息队列消息的数量。
full():判断这个消息队列是否满了。
empty():判断这个消息队列是否空了。
get([block[,timeout]]):获取队列中的一条消息,然后将其从队列中移除,block默认为True。如果设置block为False,那么如果没值,会立马抛出异常。timeout指定如果多久没有获取到值后会抛出异常。

看个栗子:

from multiprocessing import Queue# 初始化一个Queue对象,最多只能存放三条消息
q = Queue(3)# 存放第一条消息
q.put('m1')
# 存放第二条消息
q.put('m2')# 判断这个队列中是否已经满了
print(q.full())# 存放第三条消息
q.put('m3')# 判断这个队列中的消息是否已经满了
print(q.full())# 因为如果消息队列已经满了,那么再put进去的时候就会报错
try:# q.put('m4', block=False)# 队列满了立即抛出异常# q.put('m4',block=True, timeout=2) # 可以被阻塞,等待时间超过两秒抛出异常q.put_nowait('m4')
except:print('消息队列已经满了,现有消息数量:%s' % q.qsize())print(q.get())输出:
False
True
消息队列已经满了,现有消息数量:3
m1

利用queue作为进程间通信来实现生产者和消费者


from multiprocessing import Process, Queue
import osdef write(q):for x in ['m1', 'm2', 'm3']:q.put(x)print('子进程已经存放了消息%s, id : %s' % (x, os.getpid()))def read(q):while True:try:msg = q.get(block=True, timeout=3)print('子进程已经读出了消息%s, id : %s' % (msg, os.getpid()))except:print('所有消息已经读完了')breakif __name__ == '__main__':q = Queue()pw = Process(target=write, args=(q,))pr = Process(target=read, args=(q,))pw.start()pr.start()pw.join()
输出:
子进程已经存放了消息m1, id : 28740
子进程已经存放了消息m2, id : 28740
子进程已经读出了消息m1, id : 17936
子进程已经读出了消息m2, id : 17936
所有消息已经读完了

进程池间通信
进程池间的通信使用Manager().Queue(),不能使用Queue(会报错,Queue objects should only be shared between processes through inheritance),Manager().Queue()和Queue的使用方法是一样的。

from multiprocessing import Pool, Manager
import osdef write(q):for x in ['m1', 'm2']:q.put(x)print('子进程已经存放了消息%s, id : %s' % (x, os.getpid()))def read(q):while True:try:msg = q.get(block=True, timeout=3)print('子进程已经读出了消息%s, id : %s' % (msg, os.getpid()))except:print('所有消息已经读完了')breakif __name__ == '__main__':q = Manager().Queue()pool = Pool(2)pool.apply(write, args=(q,))pool.apply(read, args=(q,))pool.close()pool.join()
输出:
子进程已经存放了消息m1, id : 3052
子进程已经存放了消息m2, id : 3052
子进程已经读出了消息m1, id : 22556
子进程已经读出了消息m2, id : 22556
所有消息已经读完了

做一下小总结:Python进程间数据是不共享的,所有的函数,变量,类都会被重新复制一份,要想让进程间可以共享数据,需要用到进程通信技术。比如pipe,和queue。Pipe常用于两个进程间的两端通信,实际用得较少。通常都是通过queue来实现进程间通信,进程池间通行是通过Manager.Queue。




本人是做大数据开发的,在微信上开了个个人号,会经常在上面分享一些学习心得,原创文章都会首发到公众号上,感兴趣的盆友可以关注下哦!在这里插入图片描述
备注:微信公众号搜索‘大数据入坑指南

这篇关于Python自学成才之路 进程间通信的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/175836

相关文章

Python的Darts库实现时间序列预测

《Python的Darts库实现时间序列预测》Darts一个集统计、机器学习与深度学习模型于一体的Python时间序列预测库,本文主要介绍了Python的Darts库实现时间序列预测,感兴趣的可以了解... 目录目录一、什么是 Darts?二、安装与基本配置安装 Darts导入基础模块三、时间序列数据结构与

Python正则表达式匹配和替换的操作指南

《Python正则表达式匹配和替换的操作指南》正则表达式是处理文本的强大工具,Python通过re模块提供了完整的正则表达式功能,本文将通过代码示例详细介绍Python中的正则匹配和替换操作,需要的朋... 目录基础语法导入re模块基本元字符常用匹配方法1. re.match() - 从字符串开头匹配2.

Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能

《Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能》大文件直传常遇到超时、网络抖动失败、失败后只能重传的问题,分片上传+断点续传可以把大文件拆成若干小块逐个上传,并在中断后从已完成分片继... 目录一、接口设计二、服务端实现(FastAPI)2.1 运行环境2.2 目录结构建议2.3 serv

通过Docker容器部署Python环境的全流程

《通过Docker容器部署Python环境的全流程》在现代化开发流程中,Docker因其轻量化、环境隔离和跨平台一致性的特性,已成为部署Python应用的标准工具,本文将详细演示如何通过Docker容... 目录引言一、docker与python的协同优势二、核心步骤详解三、进阶配置技巧四、生产环境最佳实践

Python一次性将指定版本所有包上传PyPI镜像解决方案

《Python一次性将指定版本所有包上传PyPI镜像解决方案》本文主要介绍了一个安全、完整、可离线部署的解决方案,用于一次性准备指定Python版本的所有包,然后导出到内网环境,感兴趣的小伙伴可以跟随... 目录为什么需要这个方案完整解决方案1. 项目目录结构2. 创建智能下载脚本3. 创建包清单生成脚本4

Python实现Excel批量样式修改器(附完整代码)

《Python实现Excel批量样式修改器(附完整代码)》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python实现一个Excel批量样式修改器,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一... 目录前言功能特性核心功能界面特性系统要求安装说明使用指南基本操作流程高级功能技术实现核心技术栈关键函

python获取指定名字的程序的文件路径的两种方法

《python获取指定名字的程序的文件路径的两种方法》本文主要介绍了python获取指定名字的程序的文件路径的两种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要... 最近在做项目,需要用到给定一个程序名字就可以自动获取到这个程序在Windows系统下的绝对路径,以下

使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解

《使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解》本文详细介绍了如何使用Python通过ncmdump工具批量将.ncm音频转换为.mp3的步骤,包括安装、配置ffmpeg环... 目录1. 前言2. 安装 ncmdump3. 实现 .ncm 转 .mp34. 执行过程5. 执行结

Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案

《Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案》在日常办公中,我们经常需要将CSV格式的数据转换为Excel文件,本文将介绍一个基于Python的高性能解决方案,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一... 目录一、场景需求二、技术方案三、核心代码四、批量处理方案五、性能优化六、使用示例完整代码七、小结一、

Python中 try / except / else / finally 异常处理方法详解

《Python中try/except/else/finally异常处理方法详解》:本文主要介绍Python中try/except/else/finally异常处理方法的相关资料,涵... 目录1. 基本结构2. 各部分的作用tryexceptelsefinally3. 执行流程总结4. 常见用法(1)多个e