Python的进程间通信详解

目录
  • 进程概述
  • 队列简介
  • 多进程队列的使用
  • 使用队列在进程间通信
  • 总结

进程概述

​ 进程(Process)是计算机中已运行程序的实体。进程与程序不同,程序本身只是指令、数据及器组织形式的描述,进程才是程序(那些指令和数据)的真正运行实体。例如在没有打开QQ时,QQ只是程序。打开以后,操作系统为QQ开启一个进程。再打开一个QQ,则又开启一个进程。

​ 那么在多进程中,每个进程之间是什么关系呢?其实每个进程都有自己的地址空间、内存、数据栈以及其他记录其运行状态的辅助数据。下通过一个例子验证一下进程间是否能直接共享信息。示例代码如下:

from multiprocessing import Process

def plus():
    print('-------子进程1开始------')
    global g_num
    g_num += 50
    print('g_num is %d'%g_num)
    print('-------子进程1结束------')

def minus():
    print('-------子进程2开始------')
    global g_num
    g_num -= 50
    print('g_num is %d'%g_num)
    print('-------子进程2结束------')

g_num = 100 # 定义一个全局变量
if __name__ == '__main__':
    print('-------主进程开始------')
    print('g_num is %d'%g_num)
    p1 = Process(target=plus)   # 实例化进程p1
    p2 = Process(target=minus)  # 实例化进程p2
    p1.start()                  # 开启进程p1
    p2.start()                  # 开启进程p2
    p1.join()                   # 等待p1进程结束
    p2.join()                   # 等待p2进程结束
    print('-------主进程结束------')

示例代码中定义一个全局变量g_num,分别创建2个子进程对g_num变量执行不同的操作,并输出操作后的结果。运行结果如下:

-------主进程开始------
g_num is 100
-------子进程1开始------
g_num is 150
-------子进程1结束------
-------子进程2开始------
g_num is 50
-------子进程2结束------
-------主进程结束------

Process finished with exit code 0

​ 上述代码中,分别创建了2个子进程,一个子进程中令g_num变量加50,另一个子进程令g_num变量减50。但是从运行结果看,g_num变量在父进程和2个子进程中的初识值都是100,也就是说全局变量g_num在一个进程中的结果并没有传到下一个进程中,即进程之间并没有共享信息。

​ 要如何才能实现进程间的通信呢?Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue(队列)、Pipes(管道)等多种方式来交换数据。

队列简介

队列(Queue)就是模仿现实中的排队。举个栗子(非网上购票方式,曾经的买电影票的方式),例如排队买电影票,新来的人排到队伍最后,最前面的人买完票走开,后面的人跟上。由此可见队列的两个特点:

§ 新来的都排在队尾

§ 最前面的完成后离队,后面一个跟上

多进程队列的使用

​ 进程间有时需要通信,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信,如可以使用multiprocessing模块的Queue队列实现多进程之间的数据传递。Queue本身是一个消息队列程序,下面介绍一下它的使用。

​ 初始化Queue()对象时(例如:q=Queue(num)),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常用方法如下:

§ 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,否则返回False

§ Queue.full():如果队列满了,返回True,否则返回False

§ Queue.get([block[,timeout]]):获取队列中的一条消息,然后将其从队列中移除,block默认值为True

如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),消息队列为空,此时程序将被阻塞(停在读取状态),直到从消息队列中读到消息为止,如果设置了timeou,则会等待timeout秒,若还没有读取到任何消息,则抛出“Queue.Empty“异常
如果block值为False,消息队列为空,则会立刻抛出“Queue.Empty“异常

§ Queue.get_nowait():相当Queue.get(Flase)

§ Queue.put(item,[block[,timeout]]):将item消息写入队列,block默认值为True

如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),当消息队列已经没有空间可写入时,程序将被阻塞(停在写入状态),直到从消息队列腾出空间为止,如果设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没有空间,则抛出“Queue.Full“异常
如果block值为False,当消息队列没有空间可写入时,则会立刻抛出“Queue.Full“异常
Queue.put_nowait(item):相当Queue.put(item,False)

示例代码如下:

#coding=utf-8
from multiprocessing import Queue

if __name__ == '__main__':
    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())  # 返回False
    q.put("消息3")
    print(q.full()) # 返回True

    # 因为消息队列已满,下面的try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("消息队列已满,现有消息数量:%s"%q.qsize())

    try:
        q.put_nowait("消息4")
    except:
        print("消息队列已满,现有消息数量:%s"%q.qsize())

    # 读取消息时,先判断消息队列是否为空,为空时再读取
    if not q.empty():
        print('----从队列中获取消息---')
        for i in range(q.qsize()):
            print(q.get_nowait())
    # 先判断消息队列是否已满,不为满时再写入
    if not q.full():
        q.put_nowait("消息4")

程序运行结果如下:

False
True
消息队列已满,现有消息数量:3
消息队列已满,现有消息数量:3
----从队列中获取消息---
消息1
消息2
消息3

备 注

此程序只能在Windows环境下运行成功,mac系统会报错。不知道什么原因?而且单独的print(q.qsize())都报错。

使用队列在进程间通信

​ 我们知道使用multiprocessing.Process可以创建多进程,使用multiprocessing.Queue可以实现队列的操作。结合Process和Queue实现进程间的通信。示例代码如下:

from multiprocessing import Process, Queue
import  time

# 向队列中写入数据
def write_task(q):
    if not q.full():
        for i in range(5):
            message = "消息" + str(i)
            q.put(message)
            print("写入:%s"%message)
# 从队列读取数据
def read_task(q):
    time.sleep(1)                      # 休眠1秒
    while not q.empty():
        print("读取:%s" % q.get(True,2))     # 等待2秒,如果还没读取到任何消息,
                                           # 则抛出"Queue.Empty"异常

if __name__ == "__main__":
    print("-----父进程开始-----")
    q = Queue()  # 父进程创建Queue,并传给各个子进程
    pw = Process(target=write_task, args=(q,)) # 实例化写入队列的子进程,并且传递队列
    pr = Process(target=read_task, args=(q,))  # 实例化读取队列的子进程,并且传递队列
    pw.start()   # 启动子进程 pw,写入
    pr.start()   # 启动子进程 pr,读取
    pw.join()    # 等待 pw 结束
    pr.join()    # 等待 pr 结束
    print("-----父进程结束-----")

上述代码中创建2个子进程,一个子进程负责向队列中写入数据,另一个子进程负责从队列中读取数据。为保证能够正确从队列中读取数据,设置读取数据的进程等待时间为2秒。如果2秒后仍然无法读取数据,则抛出异常。运行结果如下:

-----父进程开始-----
写入:消息0
写入:消息1
写入:消息2
写入:消息3
写入:消息4
读取:消息0
读取:消息1
读取:消息2
读取:消息3
读取:消息4
-----父进程结束-----

Process finished with exit code 0

总结

到此这篇关于Python的进程间通信详解的文章就介绍到这了,更多相关Python进程间通信内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python通过队列来实现进程间通信的示例

    Python程序中,在进程和进程之间是不共享全局变量的数据的. 我们来看一个例子: from multiprocessing import Process import os import time nums = [11, 22] def work1(): """子进程要执行的代码""" print("in process1 pid=%d ,nums=%s" % (os.getpid(), nums)) for i in ra

  • Python通过4种方式实现进程数据通信

    python提供了4种方式来满足进程间的数据通信 1. 使用multiprocessing.Queue可以在进程间通信,但不能在Pool池创建的进程间进行通信 2. 使用multiprocessing.Manager.Queue可以在Pool进程池创建的进程间进行通信 3. 通过Pipe进行线程间的通信, pipe进程间通信的性能高于Queue,但是它只能在两个进程间进行通信 4. 使用Manager类提供的数据结构可以进行进程间的通信 from multiprocessing import P

  • python中进程间通信详细介绍

    目录 进程间通信(IPC) 管道通信(Pipe) 1.通信原理 2. 实现方法 共享内存 1.通信原理 2.实现方法 信号量(信号灯集) 1.通信原理 2. 实现方法 3.代码演示 进程间通信(IPC) 必要性 进程间空间独立,资源不共享,此时在需要进程间数据传输时就需要特定的手段进行数据通信 常用进程间通信方法 管道 消息队列 共享内存 型号 信号量 套接字 管道通信(Pipe) 1.通信原理 在内存中开辟管道空间,生成管道操作对象,多个进程使用同一个管道对象进行读写即可实现通信 代码演示(w

  • Python多进程之进程同步及通信详解

    目录 进程同步 Lock(锁) 进程通信 Queue(队列) Pipe(管道) Semaphore(信号量) Event(事件) 总结 上篇文章介绍了什么是进程.进程与程序的关系.进程的创建与使用.创建进程池等,接下来就来介绍一下进程同步及进程通信. 进程同步 当多个进程使用同一份数据资源的时候,因为进程的运行没有顺序,运行起来也无法控制,如果不加以干预,往往会引发数据安全或顺序混乱的问题,所以要在多个进程读写共享数据资源的时候加以适当的策略,来保证数据的一致性问题. Lock(锁) 一个Loc

  • Python的进程间通信详解

    目录 进程概述 队列简介 多进程队列的使用 使用队列在进程间通信 总结 进程概述 ​ 进程(Process)是计算机中已运行程序的实体.进程与程序不同,程序本身只是指令.数据及器组织形式的描述,进程才是程序(那些指令和数据)的真正运行实体.例如在没有打开QQ时,QQ只是程序.打开以后,操作系统为QQ开启一个进程.再打开一个QQ,则又开启一个进程. ​ 那么在多进程中,每个进程之间是什么关系呢?其实每个进程都有自己的地址空间.内存.数据栈以及其他记录其运行状态的辅助数据.下通过一个例子验证一下进程

  • Python网络编程详解

    1.服务器就是一系列硬件或软件,为一个或多个客户端(服务的用户)提供所需的"服务".它存在唯一目的就是等待客户端的请求,并响应它们(提供服务),然后等待更多请求. 2.客户端/服务器架构既可以应用于计算机硬件,也可以应用于计算机软件. 3.在服务器响应客户端之前,首先会创建一个通信节点,它能够使服务器监听请求. 一.套接字:通信端点 1.套接字 套接字是计算机网络数据结构,它体现了上节中所描述的"通信端点"的概念.在任何类型的通信开始之前,网络应用程序必须创建套接字

  • Python 多线程实例详解

    Python 多线程实例详解 多线程通常是新开一个后台线程去处理比较耗时的操作,Python做后台线程处理也是很简单的,今天从官方文档中找到了一个Demo. 实例代码: import threading, zipfile class AsyncZip(threading.Thread): def __init__(self, infile, outfile): threading.Thread.__init__(self) self.infile = infile self.outfile =

  • Docker 打包python的命令详解

    最近用Python写了一段爬虫程序,为了隔离其运行环境,易于分发,把项目打包成Docker镜像 Dockerfile FROM python:2.7.12-alpine ADD ./src /job CMD ["python", "/job/main.py"] 构建命令 $ docker build -t job . 运行 $ docker run -d --name job job 比较简单 以上所述是小编给大家介绍的Docker 打包python的命令详解,希望

  • windows上安装Anaconda和python的教程详解

    一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用Python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用Python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是Linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla

  • 基于python爬虫数据处理(详解)

    一.首先理解下面几个函数 设置变量 length()函数 char_length() replace() 函数 max() 函数 1.1.设置变量 set @变量名=值 set @address='中国-山东省-聊城市-莘县'; select @address 1.2 .length()函数 char_length()函数区别 select length('a') ,char_length('a') ,length('中') ,char_length('中') 1.3. replace() 函数

  • Python 操作MySQL详解及实例

    Python 操作MySQL详解及实例 使用Python进行MySQL的库主要有三个,Python-MySQL(更熟悉的名字可能是MySQLdb),PyMySQL和SQLAlchemy. Python-MySQL资格最老,核心由C语言打造,接口精炼,性能最棒,缺点是环境依赖较多,安装复杂,近两年已停止更新,只支持Python2,不支持Python3. PyMySQL为替代Python-MySQL而生,纯python打造,接口与Python-MySQL兼容,安装方便,支持Python3. SQLA

  • python 全文检索引擎详解

    python 全文检索引擎详解 最近一直在探索着如何用Python实现像百度那样的关键词检索功能.说起关键词检索,我们会不由自主地联想到正则表达式.正则表达式是所有检索的基础,python中有个re类,是专门用于正则匹配.然而,光光是正则表达式是不能很好实现检索功能的. python有一个whoosh包,是专门用于全文搜索引擎. whoosh在国内使用的比较少,而它的性能还没有sphinx/coreseek成熟,不过不同于前者,这是一个纯python库,对python的爱好者更为方便使用.具体的

  • python自定义异常实例详解

    python自定义异常实例详解 本文通过两种方法对Python 自定义异常进行讲解,第一种:创建一个新的exception类来拥有自己的异常,第二种:raise 唯一的一个参数指定了要被抛出的异常 1.可以通过创建一个新的exception类来拥有自己的异常.异常应该继承自 Exception 类,或者直接继承,或者间接继承. >>>raiseNameError('HiThere') Traceback(most recent call last): File"<pysh

  • Python操作MongoDB详解及实例

    Python操作MongoDB详解及实例 由于需要在页面展示MongoDB库里的数据,所以考虑使用python操作MongoDB,PyMongo模块是Python对MongoDB操作的接口包,所以首页安装pymongo. 1.安装命令 pip install pymongo 2.查询命令: import pymongo # 创建连接 client = pymongo.MongoClient(host="10.0.2.38", port=27017) # 连接probeb库 db = c

随机推荐