python实现多进程通信实例分析

操作系统会为每一个创建的进程分配一个独立的地址空间,不同进程的地址空间是完全隔离的,因此如果不加其他的措施,他们完全感觉不到彼此的存在。那么进程之间怎么进行通信?他们之间的关联是怎样的?实现原理是什么?本文就来借助Python简单的聊一下进程之间的通信?还是那句话,原理是相同的,希望能透过具体的例子来体会一下本质的东西。

下面尽量以简单的方式介绍一下每一类通信方式,具体的细节可以参照文档使用;

1. 管道

先来看一下最简单、古老的一种IPC:管道。通常指的是无名管道,本质上可以看做一种文件,只存在于内存当中,不会存盘。不同进程通过系统提供的接口来向管道中读取或者写入数据。

也就是说我们通过这样一个中间介质为进程提供交流的方式。无名管道的局限在于一般只用于有直接关联关系的父子进程。下面通过一个简单的例子来看一下其用法。

from multiprocessing import Process, Pipe

def pstart(pname, conn):
  conn.send("Data@subprocess")
  print(conn.recv())     # Data@parentprocess

if __name__ == '__main__':
  conn1, conn2 = Pipe(True)
  sub_proc = Process(target=pstart, args=('subprocess', conn2,))
  sub_proc.start()
  print (conn1.recv())    # Data@subprocess
  conn1.send("Data@parentprocess")
  sub_proc.join()

管道通信三步曲:

  1. 创建Pipe,得到两个connection对象conn1和conn2;
  2. 父进程持有conn1,将conn2传递给子进程;
  3. 父子进程通过对持有的connection对象进行send和recv操作以进行数据传递和接受;

上面我们创建的是全双工管道,也可以创建半双工管道,具体使用可以参照官网描述:

Returns a pair (conn1, conn2) of Connection objects representing the ends of a pipe.

If duplex is True (the default) then the pipe is bidirectional. If duplex is False then the pipe is unidirectional: conn1 can only be used for receiving messages and conn2 can only be used for sending messages.

2. 具名管道(FIFO)

上面介绍的管道主要用于有直接关系的进程,局限性比较大。下面来看一下可以在任意进程间进行通信的具名管道。

由于window平台上os模块没有mkfifo属性,因此这个例子只能在linux上运行(测试环境 CentOS 7, Python 2.7.5):

#!/usr/bin/python
import os, time
from multiprocessing import Process

input_pipe = "./pipe.in"
output_pipe = "./pipe.out"

def consumer():
  if os.path.exists(input_pipe):
    os.remove(input_pipe)
  if os.path.exists(output_pipe):
    os.remove(output_pipe)

  os.mkfifo(output_pipe)
  os.mkfifo(input_pipe)
  in1 = os.open(input_pipe, os.O_RDONLY)    # read from pipe.in
  out1 = os.open(output_pipe, os.O_SYNC | os.O_CREAT | os.O_RDWR)
  while True:
    read_data = os.read(in1, 1024)
    print("received data from pipe.in: %s @consumer" % read_data)
    if len(read_data) == 0:
      time.sleep(1)
      continue

    if "exit" in read_data:
      break
    os.write(out1, read_data)
  os.close(in1)
  os.close(out1)

def producer():
  in2 = None
  out2 = os.open(input_pipe, os.O_SYNC | os.O_CREAT | os.O_RDWR)

  for i in range(1, 4):
    msg = "msg " + str(i)
    len_send = os.write(out2, msg)
    print("------product msg: %s by producer------" % msg)
    if in2 is None:
      in2 = os.open(output_pipe, os.O_RDONLY)    # read from pipe.out
    data = os.read(in2, 1024)
    if len(data) == 0:
      break
    print("received data from pipe.out: %s @producer" % data)
    time.sleep(1)

  os.write(out2, 'exit')
  os.close(in2)
  os.close(out2)

if __name__ == '__main__':
  pconsumer = Process(target=consumer, args=())
  pproducer = Process(target=producer, args=())
  pconsumer.start()
  time.sleep(0.5)
  pproducer.start()
  pconsumer.join()
  pproducer.join()

运行流程如下:

每一轮的过程如下:

  1. producer进程往pipe.in文件中写入消息数据;
  2. consumer进程从pipe.in文件中读入消息数据;
  3. consumer进程往pipe.out文件中写入回执消息数据;
  4. producer进程从pipe.out文件中读出回执消息数据;

结果如下:

[shijun@localhost python]$ python main.py
------product msg: msg 1 by producer------
received data from pipe.in: msg 1 @consumer
received data from pipe.out: msg 1 @producer
------product msg: msg 2 by producer------
received data from pipe.in: msg 2 @consumer
received data from pipe.out: msg 2 @producer
------product msg: msg 3 by producer------
received data from pipe.in: msg 3 @consumer
received data from pipe.out: msg 3 @producer
received data from pipe.in: exit @consumer

两个进程没有直接的关系,每个进程有一个读文件和写文件,如果两个进程的读写文件是关联的,就可以进行通信。

3. 消息队列(Queue)

进程之间通过向队列中添加数据或者从队列中获取数据来进行消息数据的传递。下面是一个简单的例子。

from multiprocessing import Process, Queue
import time

def producer(que):
  for product in ('Orange', 'Apple', ''):
    print('put product: %s to queue' % product)
    que.put(product)
    time.sleep(0.5)
    res = que.get()
    print('consumer result: %s' % res)

def consumer(que):
  while True:
    product = que.get()
    print('get product:%s from queue' % product)
    que.put('suc!')
    time.sleep(0.5)
    if not product:
      break

if __name__ == '__main__':
  que = Queue(1)
  p = Process(target=producer, args=(que,))
  c = Process(target=consumer, args=(que,))
  p.start()
  c.start()
  p.join()
  c.join()

这个例子比较简单,queue的具体用法可以参考一下官网。

结果:

put product: Orange to queue
consumer result: suc!
put product: Apple to queue
consumer result: suc!
put product: to queue
consumer result: suc!
get product:Orange from queue
get product:Apple from queue
get product: from queue

这里有几点需要注意下:

  1. 可以指定队列的容量,如果超出容量会有异常:raise Full;
  2. 默认put和get均会阻塞当前进程;
  3. 如果put没有设置成阻塞,那么可能自己从队列中取出自己放入的数据;

4. 共享内存

共享内存是一种常用的,高效的进程之间的通信方式,为了保证共享内存的有序访问,需要对进程采取额外的同步措施。

下面的这个例子仅仅简单的演示了Python中如何在不同进程间使用共享内存进行通信的。

from multiprocessing import Process
import mmap
import contextlib
import time

def writer():
  with contextlib.closing(mmap.mmap(-1, 1024, tagname='cnblogs', access=mmap.ACCESS_WRITE)) as mem:
    for share_data in ("Hello", "Alpha_Panda"):
      mem.seek(0)
      print('Write data:== %s == to share memory!' % share_data)
      mem.write(str.encode(share_data))
      mem.flush()
      time.sleep(0.5)

def reader():
  while True:
    invalid_byte, empty_byte = str.encode('\x00'), str.encode('')
    with contextlib.closing(mmap.mmap(-1, 1024, tagname='cnblogs', access=mmap.ACCESS_READ)) as mem:
      share_data = mem.read(1024).replace(invalid_byte, empty_byte)
      if not share_data:
        """ 当共享内存没有有效数据时结束reader """
        break
      print("Get data:== %s == from share memory!" % share_data.decode())
    time.sleep(0.5)

if __name__ == '__main__':
  p_reader = Process(target=reader, args=())
  p_writer = Process(target=writer, args=())
  p_writer.start()
  p_reader.start()
  p_writer.join()
  p_reader.join()

执行结果:

Write data:== Hello == to share memory!
Write data:== Alpha_Panda == to share memory!
Get data:== Hello == from share memory!
Get data:== Alpha_Panda == from share memory!

下面简单的来说明一下共享内存的原理;

进程虚拟地址到物理地址的一个映射关如下:

上面这个图已经很明白的展示了共享内存的原理。

左边是正常情况下,不同进程的线性地址空间被映射到不同的物理内存页,这样不管其他进程怎么修改物理内存,都不会影响到其他进程;

右边表示的是进程共享内存的情况下,不同进程的部分线性地址会被映射到同一物理页,一个进程对这个物理页的修改,会对另一个进程立即可见;

当然潜在的问题就是要采取进程同步措施,也就是对共享内存的访问必须是互斥的。这个可以借助信号量来实现。

5. socket通信

最后再来介绍一种可以跨主机的进程间通信:socket。

懂网络编程的人,对这个应该都比较熟悉。socket不仅可以跨主机进行通信,甚至有时候可以使用socket在同一主机的不同进程间进行通信。

这部分代码比较简单常见,这里仅仅使用流程图来表示一下socket通信的流程及相关接口。

上图表示客户端上某进程使用socket和服务器上监听程序进行socket通信的一个流程。

小结

到这里关于常见的进程间通信相关的概念和实例均简单介绍了一下。希望本文能让你对进程间通信有一个更深入的理解和认识。

结合之前几篇介绍线程、进程概念及线程间同步的一些措施的介绍,相信应该对线程和进程相关概念有一个简单清晰的认识了。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python多进程通信Queue、Pipe、Value、Array实例

    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tas

  • python多进程实现进程间通信实例

    python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程.Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,只需要定义一个函数,Python会完成其他所有事情.借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换.multiprocessing支持子进程.通信和共享数据.执行不同形式的同步,提供了Process.Queue.Pipe.Lock等组件. multiprocessing.Queue() 以Queue为例,

  • python 多进程通信模块的简单实现

    多进程通信方法好多,不一而数.刚才试python封装好嘅多进程通信模块 multiprocessing.connection. 简单测试咗一下,效率还可以,应该系对socket封装,效率可以达到4krps,可以满足好多方面嘅需求啦. 附代码如下: client 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-""" download - slave"""__author__ = 'Zagfai

  • python实现多进程通信实例分析

    操作系统会为每一个创建的进程分配一个独立的地址空间,不同进程的地址空间是完全隔离的,因此如果不加其他的措施,他们完全感觉不到彼此的存在.那么进程之间怎么进行通信?他们之间的关联是怎样的?实现原理是什么?本文就来借助Python简单的聊一下进程之间的通信?还是那句话,原理是相同的,希望能透过具体的例子来体会一下本质的东西. 下面尽量以简单的方式介绍一下每一类通信方式,具体的细节可以参照文档使用: 1. 管道 先来看一下最简单.古老的一种IPC:管道.通常指的是无名管道,本质上可以看做一种文件,只存

  • Python iter()函数用法实例分析

    本文实例讲述了Python iter()函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: python中的迭代器用起来非常灵巧,不仅可以迭代序列,也可以迭代表现出序列行为的对象,例如字典的键.一个文件的行,等等. 迭代器就是有一个next()方法的对象,而不是通过索引来计数.当使用一个循环机制需要下一个项时,调用迭代器的next()方法,迭代完后引发一个StopIteration异常. 但是迭代器只能向后移动.不能回到开始.再次迭代只能创建另一个新的迭代对象. 反序迭代工具:reversed()将返回

  • Python callable()函数用法实例分析

    本文实例讲述了Python callable()函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: python中的内建函数callable( ) ,可以检查一个对象是否是可调用的 . 对于函数, 方法, lambda 函数式, 类, 以及实现了 _ _call_ _ 方法的类实例, 它都返回 True. >>> help(callable) Help on built-in function callable in module __builtin__: callable(...) calla

  • Python Selenium异常处理的实例分析

    1.说明 在使用selenium时,不可避免的会遇到一些异常情况,比如超时.没有找到节点的错误等等.一旦出现这样的错误,程序就不能再运行了.这里我们可以使用tryexcept语句来捕捉异常. 2.实例 from selenium import webdriver from selenium.common.exceptions import TimeoutException, NoSuchElementException browser = webdriver.Chrome() try: brow

  • 利用python调用摄像头的实例分析

    这篇文章主要介绍了python调用摄像头的示例代码,帮助大家更好的理解和使用python,感兴趣的朋友可以了解下 一.打开摄像头 import cv2 import numpy as np def video_demo(): capture = cv2.VideoCapture(0)#0为电脑内置摄像头 while(True): ret, frame = capture.read()#摄像头读取,ret为是否成功打开摄像头,true,false. frame为视频的每一帧图像 frame = c

  • python关键字传递参数实例分析

    1.说明 关键词传递以"形参变量名=实参"的形式参与实参关联,根据形参的名称进行参数传递,使实参和形参的顺序不一致.不用担心定义函数时参数的顺序,直接在传参时指定相应的名称即可. 2.两种形式 makeup_url(protocal='http', address='www.baidu.com') makeup_url(address='www.baidu.com',protocal='http') 3.实例 def makeup_url(protocal, address): pri

  • Python数据标准化的实例分析

    说明 1.将原始数据转换为均值为0,标准差在1范围内. 2.对标准化而言:如果出现异常点,由于有一定数据量,少量异常点对平均值的影响不大,因此方差变化不大. 实例 def stand_demo(): """ 标准化 :return: """ # 1. 获取数据 data = pd.read_csv('dating.txt') data = data.iloc[:, :3] print('data:\n', data) # 2.实例化一个转换器类

  • Python自定义进程池实例分析【生产者、消费者模型问题】

    本文实例分析了Python自定义进程池.分享给大家供大家参考,具体如下: 代码说明一切: #encoding=utf-8 #author: walker #date: 2014-05-21 #function: 自定义进程池遍历目录下文件 from multiprocessing import Process, Queue, Lock import time, os #消费者 class Consumer(Process): def __init__(self, queue, ioLock):

  • Python兔子毒药问题实例分析

    本文实例分析了Python兔子毒药问题.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 问题大致是这样的:1000瓶无色无味的液体,其中一瓶为毒药,其它皆为清水,毒药只取一滴与清水混合为一瓶也可以毒死兔子.现在有10只兔子,当兔子喝下毒药两个小时后死去,请设计一种方案,能够在24小时内找到这瓶毒药. ................2分钟后 前面的问题你一定想清楚了,那么略改动一下:1000瓶无色无味的液体,其中一瓶为毒药,其它皆为清水,毒药只取一滴与清水混合为一瓶也可以毒死兔子.现在有10只兔子,当兔子

  • Python内置模块logging用法实例分析

    本文实例讲述了Python内置模块logging用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.将日志直接输出到屏幕 import logging logging.debug('This is debug message') logging.info('This is info message') logging.warning('This is warning message') # 默认情况下,logging将日志打印到屏幕,日志级别为WARNING: #output==============

随机推荐