Process
之间有时需要通信,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。
例如:在程序中我们可以使用文件、消息队列(Queue
)等。
可以使用 multiprocessing
模块的 Queue
实现多进程之间的数据传递,Queue本身是一个消息队列程序,首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理:
from multiprocessing import Queue
def queue_test():
q = Queue(3) #初始化一个Queue对象,最多可接收三条put消息
q.put("消息1")
q.put("消息2")
print(q.full()) #False
q.put("消息3")
print(q.full()) #True
#因为消息列队已满下面的try都会抛出异常,第一个try会等待2秒后再抛出异常,第二个Try会立刻抛出异常
try:
q.put("消息4",True,2)
except:
print("消息列队已满,现有消息数量:%s"%q.qsize())
try:
q.put_nowait("消息4")
except:
print("消息列队已满,现有消息数量:%s"%q.qsize())
#推荐的方式,先判断消息列队是否已满,再写入
if not q.full():
q.put_nowait("消息4")
#读取消息时,先判断消息列队是否为空,再读取
if not q.empty():
for i in range(q.qsize()):
print(q.get_nowait())
def main():
queue_test()
if __name__ == "__main__"
main()
运行结果:
False
True
消息列队已满,现有消息数量:3
消息列队已满,现有消息数量:3
消息1
消息2
消息3
说明
初始化 Queue()
对象时(例如:q = Queue()),若括号中没有指定最大可接收的消息数量,或数量为负值,那么就代表可接受的消息数量没有上限(直到内存的尽头);
Queue.qsize()
:返回当前队列包含的消息数量;Queue.empty()
:如果队列为空,返回True,反之False ;Queue.full()
:如果队列满了,返回True,反之False;Queue.get([block[, timeout]])
:获取队列中的一条消息,然后将其从列队中移除,block默认值为True;1)如果 block
使用默认值 True
,且没有设置 timeout(单位秒),消息列队如果为空,此时程序将被阻塞(停在读取状态),直到从消息列队读到消息为止,如果设置了 timeout
,则会等待 timeout 秒,若还没读取到任何消息,则抛出 "Queue.Empty" 异常;
2)如果block值为False,消息列队如果为空,则会立刻抛出"Queue.Empty"异常;
Queue.get_nowait()
:相当 Queue.get(False)
;Queue.put(item,[block[, timeout]])
:将item消息写入队列,block默认值为True;1)如果 block
使用默认值,且没有设置 timeout(单位秒),消息列队如果已经没有空间可写入,此时程序将被阻塞(停在写入状态),直到从消息列队腾出空间为止,如果设置了 timeout
,则会等待 timeout 秒,若还没空间,则抛出 "Queue.Full" 异常;
2)如果 block
值为 False
,消息列队如果没有空间可写入,则会立刻抛出 "Queue.Full" 异常;
Queue.put_nowait(item)
:相当 Queue.put(item, False)
;我们以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据:
import os, time, random
from multiprocessing import Process, Queue
# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())
# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)
time.sleep(random.random())
else:
break
def main():
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
pr.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
print('')
print('所有数据都写入并且读完')
if __name__=='__main__':
main()
运行结果:
Put A to queue...
Put B to queue...
Put C to queue...
Get A from queue.
Get B from queue.
Get C from queue.
所有数据都写入并且读完
[Finished in 4.0s]
当需要创建的子进程数量不多时,可以直接利用 multiprocessing
中的 Process
动态成生多个进程,但如果是上百甚至上千个目标,手动的去创建进程的工作量巨大,此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。
初始化 Pool
时,可以指定一个最大进程数,当有新的请求提交到 Pool
中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求;但如果池中的进程数已经达到指定的最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,才会用之前的进程来执行新的任务,请看下面的实例:
# -*- coding:utf-8 -*-
import os, time, random
from multiprocessing import Pool
def worker(msg):
t_start = time.time()
print("%s开始执行,进程号为%d" % (msg,os.getpid()))
# random.random()随机生成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random()*2)
t_stop = time.time()
print(msg,"执行完毕,耗时%0.2f\n" % (t_stop-t_start))
def main():
po = Pool(3) # 定义一个进程池,最大进程数3
for i in range(0,10):
# Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
# 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
po.apply_async(worker,(i,))
print("----start----")
po.close() # 关闭进程池,关闭后po不再接收新的请求
po.join() # 等待po中所有子进程执行完成,必须放在close语句之后
print("-----end-----")
if __name__ == "__main__":
main()
运行结果:
----start----
2开始执行,进程号为3248
2 执行完毕,耗时0.40
3开始执行,进程号为3248
3 执行完毕,耗时0.60
4开始执行,进程号为3248
4 执行完毕,耗时0.76
8开始执行,进程号为3248
8 执行完毕,耗时0.85
1开始执行,进程号为12656
1 执行完毕,耗时1.07
5开始执行,进程号为12656
5 执行完毕,耗时0.26
6开始执行,进程号为12656
6 执行完毕,耗时1.08
9开始执行,进程号为12656
9 执行完毕,耗时0.37
0开始执行,进程号为3656
0 执行完毕,耗时1.45
7开始执行,进程号为3656
7 执行完毕,耗时1.82
-----end-----
[Finished in 3.6s]
func
(并行执行,堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程),args为传递给func的参数列表,kwds为传递给func的关键字参数列表close
或 terminate
之后使用如果要使用 Pool
创建进程,就需要使用 multiprocessing.Manager()
中的 Queue()
,而不是multiprocessing.Queue()
,否则会得到一条如下的错误信息:
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.
下面的实例演示了进程池中的进程如何通信:
# -*- coding:utf-8 -*-
import os,time,random
from multiprocessing import Manager,Pool
def reader(q):
print("reader启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
for i in range(q.qsize()):
print("reader从Queue获取到消息:%s" % q.get(True))
def writer(q):
print("writer启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
for i in "ithui":
q.put(i)
def main():
print("(%s) start" % os.getpid())
q = Manager().Queue() # 使用Manager中的Queue
po = Pool()
po.apply_async(writer, (q,))
time.sleep(1) # 先让上面的任务向Queue存入数据,然后再让下面的任务开始从中取数据
po.apply_async(reader, (q,))
po.close()
po.join()
print("(%s) End" % os.getpid())
if __name__=="__main__":
main()
运行结果:
(3248) start
writer启动(8684),父进程为(3248)
reader启动(13248),父进程为(3248)
reader从Queue获取到消息:i
reader从Queue获取到消息:t
reader从Queue获取到消息:h
reader从Queue获取到消息:u
reader从Queue获取到消息:i
(3248) End
[Finished in 1.4s]
新建文件夹X
大自然用数百亿年创造出我们现实世界,而程序员用几百年创造出一个完全不同的虚拟世界。我们用键盘敲出一砖一瓦,用大脑构建一切。人们把1000视为权威,我们反其道行之,捍卫1024的地位。我们不是键盘侠,我们只是平凡世界中不凡的缔造者 。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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