Python多进程通信Queue、Pipe、Value、Array实例

程序员文章站 2023-11-28 18:23:52

queue和pipe的区别： pipe用来在两个进程间通信。queue用来在多个进程间实现通信。此两种方法为所有系统多进程通信的基本方法，几乎所有的语言都支持此两种方法。...

queue和pipe的区别： pipe用来在两个进程间通信。queue用来在多个进程间实现通信。此两种方法为所有系统多进程通信的基本方法，几乎所有的语言都支持此两种方法。

1）queue & joinablequeue

queue用来在进程间传递消息，任何可以pickle-able的对象都可以在加入到queue。

multiprocessing.joinablequeue 是 queue的子类，增加了task_done()和join()方法。

task_done()用来告诉queue一个task完成。一般地在调用get()获得一个task，在task结束后调用task_done()来通知queue当前task完成。

join() 阻塞直到queue中的所有的task都被处理（即task_done方法被调用）。

代码：

复制代码代码如下:

import multiprocessing
import time

class consumer(multiprocessing.process):

    def __init__(self, task_queue, result_queue):
        multiprocessing.process.__init__(self)
        self.task_queue = task_queue
        self.result_queue = result_queue

    def run(self):
        proc_name = self.name
        while true:
            next_task = self.task_queue.get()
            if next_task is none:
                # poison pill means shutdown
                print ('%s: exiting' % proc_name)
                self.task_queue.task_done()
                break
            print ('%s: %s' % (proc_name, next_task))
            answer = next_task() # __call__()
            self.task_queue.task_done()
            self.result_queue.put(answer)
        return

class task(object):
    def __init__(self, a, b):
        self.a = a
        self.b = b
    def __call__(self):
        time.sleep(0.1) # pretend to take some time to do the work
        return '%s * %s = %s' % (self.a, self.b, self.a * self.b)
    def __str__(self):
        return '%s * %s' % (self.a, self.b)

if __name__ == '__main__':
    # establish communication queues
    tasks = multiprocessing.joinablequeue()
    results = multiprocessing.queue()

    # start consumers
    num_consumers = multiprocessing.cpu_count()
    print ('creating %d consumers' % num_consumers)
    consumers = [ consumer(tasks, results)
                  for i in range(num_consumers) ]
    for w in consumers:
        w.start()

    # enqueue jobs
    num_jobs = 10
    for i in range(num_jobs):
        tasks.put(task(i, i))

    # add a poison pill for each consumer
    for i in range(num_consumers):
        tasks.put(none)

    # wait for all of the tasks to finish
    tasks.join()

    # start printing results
    while num_jobs:
        result = results.get()
        print ('result:', result)
        num_jobs -= 1

注意小技巧：使用none来表示task处理完毕。

运行结果：

Python多进程通信Queue、Pipe、Value、Array实例

2）pipe

pipe()返回一对连接对象，代表了pipe的两端。每个对象都有send()和recv()方法。

代码：

复制代码代码如下:

from multiprocessing import process, pipe

def f(conn):
conn.send([42, none, 'hello'])
conn.close()

if __name__ == '__main__':
    parent_conn, child_conn = pipe()
    p = process(target=f, args=(child_conn,))
    p.start()
    p.join()
    print(parent_conn.recv())   # prints "[42, none, 'hello']"

3）value + array

value + array 是python*享内存映射文件的方法，速度比较快。

复制代码代码如下:

from multiprocessing import process, value, array

def f(n, a):
    n.value = n.value + 1
    for i in range(len(a)):
        a[i] = a[i] * 10

if __name__ == '__main__':
num = value('i', 1)
arr = array('i', range(10))

    p = process(target=f, args=(num, arr))
    p.start()
    p.join()

    print(num.value)
    print(arr[:])

    p2 = process(target=f, args=(num, arr))
    p2.start()
    p2.join()

print(num.value)
print(arr[:])

# the output is :
# 2
# [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
# 3
# [0, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900]

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