python進程間通信的項目實踐
進程間通信表示進程之間的數據交換。 為瞭開發並行應用程序,需要在進程間交換數據。 下圖顯示瞭多個子過程之間同步的各種通信機制 –
各種通信機制
隊列
隊列可以用於多進程程序。 多處理模塊的Queue類與Queue.Queue類相似。 因此,可以使用相同的API。 Multiprocessing.Queue提供瞭進程間通信的線程和進程安全FIFO(先進先出)機制。
例子
下面是一個簡單的例子,從python官方文檔多處理瞭解Queue類的多處理概念
from multiprocessing import Process, Queue import queue import random def f(q): q.put([42, None, 'hello']) def main(): q = Queue() p = Process(target = f, args = (q,)) p.start() print (q.get()) if __name__ == '__main__': main()
執行上面示例代碼,得到以下結果 –
[42, None, 'hello']
管道
它是一種數據結構,用於在多進程程序中的進程之間進行通信。Pipe()函數返回一對由管道連接的連接對象,默認情況下是雙工(雙向)。 它的工作原理如下 –
它返回一對代表管道兩端的連接對象。
每個對象都有兩個方法 – send()和recv(),以在進程之間進行通信。
例子
下面是一個簡單的例子,摘自python官方文檔多處理,以理解Pipe()函數的多進程概念
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() print (parent_conn.recv()) p.join()
執行上面代碼,得到以下結果 –
[42, None, 'hello']
管理器
Manager是一類多處理模塊,它提供瞭一種協調所有用戶之間共享信息的方式。管理器對象控制服務器進程,該進程管理共享對象並允許其他進程操縱它們。 換句話說,管理器提供瞭一種方法來創建可以在不同進程之間共享的數據。 以下是Manager對象的不同屬性 –
- 管理器的主要屬性是控制管理共享對象的服務器進程。
- 另一個重要屬性是在任何進程修改它時更新所有共享對象。
例子
以下是使用管理器對象在服務器進程中創建列表記錄,然後在該列表中添加新記錄的示例。
import multiprocessing def print_records(records): for record in records: print("Name: {0}\nScore: {1}\n".format(record[0], record[1])) def insert_record(record, records): records.append(record) print("A New record is added\n") if __name__ == '__main__': with multiprocessing.Manager() as manager: records = manager.list([('Computers', 1), ('Histoty', 5), ('Hindi',9)]) new_record = ('English', 3) p1 = multiprocessing.Process(target = insert_record, args = (new_record, records)) p2 = multiprocessing.Process(target = print_records, args = (records,)) p1.start() p1.join() p2.start() p2.join()
執行上面代碼,得到以下結果 –
A New record is added
Name: Computers
Score: 1Name: Histoty
Score: 5Name: Hindi
Score: 9Name: English
Score: 3
管理器命名空間的概念
Manager類帶有名稱空間的概念,這是一種在多個進程間共享多個屬性的快速方法。 命名空間不具有任何可以調用的公共方法,但它們具有可寫的屬性。
例子
以下Python腳本示例如何使用命名空間在主進程和子進程之間共享數據 –
import multiprocessing def Mng_NaSp(using_ns): using_ns.x +=5 using_ns.y *= 10 if __name__ == '__main__': manager = multiprocessing.Manager() using_ns = manager.Namespace() using_ns.x = 1 using_ns.y = 1 print ('before', using_ns) p = multiprocessing.Process(target = Mng_NaSp, args = (using_ns,)) p.start() p.join() print ('after', using_ns)
執行上面示例代碼,得到以下結果 –
before Namespace(x = 1, y = 1)
after Namespace(x = 6, y = 10)
Ctypes數組和值
Multiprocessing模塊提供瞭Array和Value對象,用於將數據存儲在共享內存映射中。 Array是從共享內存分配的Array和Value是從共享內存分配的ctypes對象。
Multiprocessing模塊導入Process,Value,Array。
例子
下面的Python腳本是一個從python文檔中獲取的例子,它利用Ctypes Array和Value在進程間共享一些數據。
def f(n, a): n.value = 3.1415927 for i in range(len(a)): a[i] = -a[i] if __name__ == '__main__': num = Value('d', 0.0) arr = Array('i', range(10)) p = Process(target = f, args = (num, arr)) p.start() p.join() print (num.value) print (arr[:])
執行上面示例代碼,得到以下結果 –
3.1415927
[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
順序進程(CSP)
CSP用於說明系統與具有並行模型的其他系統的交互。 CSP是通過消息傳遞編寫並發或編程的框架,因此它對於描述並發是有效的
Python PyCSP庫
要實現在CSP中找到的核心原語,Python有一個名為PyCSP的庫。 它使實現非常簡短和易讀,因此可以非常容易地理解它。 以下是PyCSP的基本流程網絡 –
在上面的PyCSP過程網絡中,有兩個過程 – 進程1和進程2。這些過程通過傳遞消息通過兩個通道 – 通道1和通道2進行通信
安裝PyCSP
通過以下命令來安裝Python的PyCSP庫 –
pip install PyCSP
例子
下面的Python腳本是一個簡單的例子,它可以並行運行兩個進程。 它是在PyCSP庫的幫助下完成的
from pycsp.parallel import * import time @process def P1(): time.sleep(1) print('P1 exiting') @process def P2(): time.sleep(1) print('P2 exiting') def main(): Parallel(P1(), P2()) print('Terminating') if __name__ == '__main__': main()
在上面的腳本中,已經創建瞭兩個函數,即P1和P2,然後用@process進行裝飾,將它們轉換為進程。執行上面代碼後,得到以下輸出結果 –
P2 exiting
P1 exiting
Terminating
到此這篇關於python進程間通信的項目實踐的文章就介紹到這瞭,更多相關python進程間通信內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!