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Python 进程间通信 Queue / Pipe - Python零基础入门教程

程序员文章站 2022-06-15 11:46:56
目录 一.前言 1.使用 Queue 线程间通信 2.使用 Queue 进程间通信,适用于多个进程之间通信 3.使用 Pipe 进程间通信,适用于两个进程之间通信(一对一) 二.python 进程间通信 Queue/Pipe 使用 1.使用 Queue 进程间通信 2.使用 Pipe 进程间通信 三 ......

目录

零基础 python 学习路线推荐 : python 学习目录 >> python 基础入门

一.前言

1.在前一篇文章  python 进程 process 与线程 threading 区别  中讲到线程 threading 共享内存地址,进程与进程 peocess 之间相互独立,互不影响(相当于深拷贝);

2.在线程间通信的时候可以使用 queue 模块完成,间通信也可以通过 queue 完成,但是此 queue 并非线程的 queue ,进程间通信 queue 是将数据 pickle 后传给另一个进程的 queue,

1.使用 queue 线程间通信

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:猿说编程
@blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@file:python 进程间通信 queue / pipe.py
@time:2021/05/09 07:37
@motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!

"""

#导入线程相关模块
import threading
import queue

q = queue.queue()

2.使用 queue 进程间通信,适用于多个进程之间通信

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:猿说编程
@blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@file:python 进程间通信 queue / pipe.py
@time:2021/05/09 07:37
@motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!

"""

# 导入进程相关模块
from multiprocessing import process
from multiprocessing import queue

q = queue()

3.使用 pipe 进程间通信,适用于两个进程之间通信(一对一)

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:猿说编程
@blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@file:python 进程间通信 queue / pipe.py
@time:2021/05/09 07:37
@motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!

"""


# 导入进程相关模块
from multiprocessing import process
from multiprocessing import pipe

pipe = pipe()

二.python 进程间通信 queue/pipe 使用

python 提供了多种进程通信的方式,主要 queue 和 pipe 这两种方式,queue 用于多个进程间实现通信,pipe 用于两个进程的通信;

1.使用 queue 进程间通信

  • put :以插入数据到队列中,他还有两个可选参数:blocked 和 timeout 。详情自行百度
  • get :从队列读取并且删除一个元素。同样还有两个可选参数:blocked 和 timeout , 详情自行百度
# !usr/bin/env python

  # -\_- coding:utf-8 \_\_-

  """
  @author:猿说编程
  @blog(个人博客地址): www.codersrc.com
  @file:python 进程间通信 queue / pipe.py
  @time:2021/05/09 07:37
  @motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!

  """

  from multiprocessing import process
  from multiprocessing import queue
  import os,time,random

  #写数据进程执行的代码
  def proc_write(q,urls):
  print ('process is write....')
  for url in urls:
  q.put(url)
  print ('put %s to queue... ' %url)
  time.sleep(random.random())

  #读数据进程的代码
  def proc_read(q):
  print('process is reading...')
  while true:
  url = q.get(true)
  print('get %s from queue' %url)

  if **name** == '**main**': #父进程创建 queue,并传给各个子进程
  q = queue()
  proc_write1 = process(target=proc_write,args=(q,['url_1','url_2','url_3']))
  proc_write2 = process(target=proc_write,args=(q,['url_4','url_5','url_6']))
  proc_reader = process(target=proc_read,args=(q,)) #启动子进程,写入
  proc_write1.start()
  proc_write2.start()

        proc_reader.start()
        #等待proc_write1结束
        proc_write1.join()
        proc_write2.join()
        #proc_raader进程是死循环,强制结束
        proc_reader.terminate()
        print("mian")

  '''
  输出结果:

  process is write....
  put url_1 to queue...
  process is write....
  put url_4 to queue...
  process is reading...
  get url_1 from queue
  get url_4 from queue
  put url_5 to queue...
  get url_5 from queue
  put url_2 to queue...
  get url_2 from queue
  put url_3 to queue...
  get url_3 from queue
  put url_6 to queue...
  get url_6 from queue
  mian
  '''

2.使用 pipe 进程间通信

pipe 常用于两个进程,两个进程分别位于管道的两端 pipe 方法返回(conn1,conn2)代表一个管道的两个端,pipe 方法有 duplex 参数,默认为 true ,即全双工模式,若为 false ,conn1 只负责接收信息,conn2 负责发送, pipe 同样也包含两个方法:

send : 发送信息;

recv : 接收信息;

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:猿说编程
@blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@file:python 进程间通信 queue / pipe.py
@time:2021/05/09 07:37
@motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!

"""

from multiprocessing import process
from multiprocessing import pipe
import os,time,random
#写数据进程执行的代码
def proc_send(pipe,urls):
    #print 'process is write....'
    for url in urls:

        print ('process is send :%s' %url)
        pipe.send(url)
        time.sleep(random.random())

#读数据进程的代码
def proc_recv(pipe):
    while true:
        print('process rev:%s' %pipe.recv())
        time.sleep(random.random())

if __name__ == '__main__':
    #父进程创建pipe,并传给各个子进程
    pipe = pipe()
    p1 = process(target=proc_send,args=(pipe[0],['url_'+str(i) for i in range(10) ]))
    p2 = process(target=proc_recv,args=(pipe[1],))
    #启动子进程,写入
    p1.start()
    p2.start()

    p1.join()
    p2.terminate()
    print("mian")

'''
输出结果:

process is send :url_0
process rev:url_0
process is send :url_1
process rev:url_1
process is send :url_2
process rev:url_2
process is send :url_3
process rev:url_3
process is send :url_4
process rev:url_4
process is send :url_5
process is send :url_6
process is send :url_7
process rev:url_5
process is send :url_8
process is send :url_9
process rev:url_6
mian
'''

三.测试 queue.queue 来完成进程间通信能否成功?

当然我们也可以尝试使用线程 threading 的 queue 是否能完成线程间通信,示例代码如下:

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:猿说编程
@blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@file:python 进程间通信 queue / pipe.py
@time:2021/05/09 07:37
@motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!

"""


from multiprocessing import process
# from multiprocessing import queue     # 进程间通信queue,两者不要混淆
import queue                            # 线程间通信queue.queue,两者不要混淆
import time

def p_put(q,*args):
    q.put(args)
    print('has put %s' % args)


def p_get(q,*args):
    print('%s wait to get...' % args)

    print(q.get())
    print('%s got it' % args)


if __name__ == "__main__":
    q = queue.queue()
    p1 = process(target=p_put, args=(q,'p1', ))
    p2 = process(target=p_get, args=(q,'p2', ))
    p1.start()
    p2.start()

'''
直接异常报错:

traceback (most recent call last):
  file "e:/project/python_project/untitled10/123.py", line 38, in <module>
    p1.start()
  file "g:\programdata\anaconda3\lib\multiprocessing\process.py", line 105, in start
    self._popen = self._popen(self)
  file "g:\programdata\anaconda3\lib\multiprocessing\context.py", line 223, in _popen
    return _default_context.get_context().process._popen(process_obj)
  file "g:\programdata\anaconda3\lib\multiprocessing\context.py", line 322, in _popen
    return popen(process_obj)
  file "g:\programdata\anaconda3\lib\multiprocessing\popen_spawn_win32.py", line 65, in __init__
    reduction.dump(process_obj, to_child)
  file "g:\programdata\anaconda3\lib\multiprocessing\reduction.py", line 60, in dump
    forkingpickler(file, protocol).dump(obj)
typeerror: can't pickle _thread.lock objects
'''

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