Python通过Manager方式实现多个无关联进程共享数据的实现

Python实现多进程间通信的方式有很多种，例如队列，管道等。

但是这些方式只适用于多个进程都是源于同一个父进程的情况。

如果多个进程不是源于同一个父进程，只能用共享内存，信号量等方式，但是这些方式对于复杂的数据结构，例如Queue，dict，list等，使用起来比较麻烦，不够灵活。

Manager是一种较为高级的多进程通信方式，它能支持Python支持的的任何数据结构。

它的原理是：先启动一个ManagerServer进程，这个进程是阻塞的，它监听一个socket，然后其他进程（ManagerClient）通过socket来连接到ManagerServer，实现通信。

manager.py代码，实现server和client两个类

# encoding=utf-8
__author__ = 'kevinlu1010@qq.com'
'''
进程间通信
'''
from multiprocessing.managers import BaseManager
from multiprocessing import RLock

MANAGER_PORT = 6000
MANAGER_DOMAIN = '0.0.0.0'
MANAGER_AUTH_KEY = 'aaaaaaaaaaaaaaa'

#定义一个Manager类
class InfoManager(BaseManager): pass

class DictItem():
  def __init__(self, ):
    self.items = dict()

  def set(self, key, value):
    self.items[key] = value

  def get(self, key):
    return self.items.get(key)

  def __setitem__(self, key, value):
    self.set(key, value)

#为这个manager类注册存储容器，也就是通过这个manager类实现的共享的变量，
#这个变量最好是一个类实例，自己定义的或者python自动的类的实例都可以
#这里不能把d改成dict()，因为Client那边执行d['keyi']='value'的时候会报错：d这个变量不能修改
d = DictItem()
lock = RLock()
InfoManager.register('dict', callable=lambda: d)
InfoManager.register('open_qq_login_lock', callable=lambda: lock)

class ManagerServer():
  '''
  multiprocess Manager服务类
  '''

  def __init__(self, domain, port, auth_key):
    self.domain = domain
    self.port = port
    self.auth_key = auth_key

  def start_manager_server(self):
    self.queue_manager = InfoManager(address=('', self.port), authkey=self.auth_key)
    # self.dict = self.queue_manager.dict()
    self.server = self.queue_manager.get_server()

  def run(self):
    self.start_manager_server()
    self.server.serve_forever()

  def stop(self):
    self.server.shutdown()
    self.is_stop = 1

class ManagerClient():
  '''
  访问mutiprocess Manager的类
  '''

  def __init__(self, domain, port, auth_key):
    self.domain = domain
    self.port = port
    self.auth_key = auth_key
    # self.get_share_dict()
    self.info_manager = InfoManager(address=(self.domain, self.port), authkey=self.auth_key)
    self.info_manager.connect()

  def get_dict(self):
    # self.dict = m.dict()
    self.dict = self.info_manager.dict()
    return self.dict

  def get_open_qq_login_lock(self):
    self.open_qq_login_lock = self.info_manager.open_qq_login_lock()
    return self.open_qq_login_lock

if __name__ == '__main__':
  pass

用法

1.启动一个ManagerServer，这个进程是阻塞的

import manager

def run():
  manager_server = manager.ManagerServer(manager.MANAGER_DOMAIN, manager.MANAGER_PORT, manager.MANAGER_AUTH_KEY)
  manager_server.run()
if __name__ == '__main__':
  run()

2.实例化一个client，获取共享的变量

# 进程间共享变量
manager_client = manager.ManagerClient(manager.MANAGER_DOMAIN, manager.MANAGER_PORT, manager.MANAGER_AUTH_KEY)
share_dict = manager_client.get_dict()
open_qq_login_lock = manager_client.get_open_qq_login_lock()

注意：

对client获取的变量修改，不会影响server那边的变量，例如server中，client1获取变量params1，把它修改为params2，server那边的数据不会修改。如果要修改server的数据，需要调用server的方法，把server那边的数据刷新。

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。

赞 (0)

相关推荐

  • Python multiprocessing.Manager介绍和实例（进程间共享数据）

    Python中进程间共享数据,处理基本的queue,pipe和value+array外,还提供了更高层次的封装.使用multiprocessing.Manager可以简单地使用这些高级接口. Manager()返回的manager对象控制了一个server进程,此进程包含的python对象可以被其他的进程通过proxies来访问.从而达到多进程间数据通信且安全. Manager支持的类型有list,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaph

  • 详解Python的Django框架中Manager方法的使用

    在语句Book.objects.all()中,objects是一个特殊的属性,需要通过它查询数据库. 在第5章,我们只是简要地说这是模块的manager .现在是时候深入了解managers是什么和如何使用了. 总之,模块manager是一个对象,Django模块通过它进行数据库查询. 每个Django模块至少有一个manager,你可以创建自定义manager以定制数据库访问. 下面是你创建自定义manager的两个原因: 增加额外的manager方法,和/或修manager返回的初始Quer

  • python manage.py runserver流程解析

    这篇文章主要介绍了python manage.py runserver流程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 版本 python27 django 1.0 搭建可运行的环境 创建python27 虚拟环境 github 下载 django-1.0.tar.gz(1.0 版本的django) 解压 可以看到,有个 demo 在 examples 目录 把 django 目录拷贝到 examples 下面,这样 example 可以

  • Python上下文管理器类和上下文管理器装饰器contextmanager用法实例分析

    本文实例讲述了Python上下文管理器类和上下文管理器装饰器contextmanager用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一. 什么是上下文管理器 上下文管理器是在Python2.5之后加入的功能,可以在方便的需要的时候比较精确地分配和释放资源, with便是上下文管理器的最广泛的应用, 比如: with open("test/test.txt","w") as f: f.write("hello") 这上会比使用try:...finall

  • Python标准模块--ContextManager上下文管理器的具体用法

    写代码时,我们希望把一些操作放到一个代码块中,这样在代码块中执行时就可以保持在某种运行状态,而当离开该代码块时就执行另一个操作,结束当前状态:所以,简单来说,上下文管理器的目的就是规定对象的使用范围,如果超出范围就采取"处理". 这一功能是在Python2.5之后引进的,它的优势在于可以使得你的代码更具可读性,且不容易出错. 1 模块简介 在数年前,Python 2.5 加入了一个非常特殊的关键字,就是with.with语句允许开发者创建上下文管理器.什么是上下文管理器?上下文管理器就

  • Python with关键字，上下文管理器，@contextmanager文件操作示例

    本文实例讲述了Python with关键字,上下文管理器,@contextmanager文件操作.分享给大家供大家参考,具体如下: demo.py(with 打开文件): # open 方法的返回值赋值给变量 f,当离开 with 代码块的时候,系统会自动调用 f.close() 方法 # with 的作用和使用 try/finally 语句是一样的. with open("output.txt", "r") as f: f.write("XXXXX&qu

  • python 多进程共享全局变量之Manager()详解

    Manager支持的类型有 list,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Queue,Value和Array. 但当使用Manager处理list.dict等可变数据类型时,需要注意一个陷阱,即Manager对象无法监测到它引用的可变对象值的修改,需要通过触发__setitem__方法来让它获得通知. 而触发__setitem__方法比较直接的办法就是增加一个中间变量,如同在C语言中交换两个变量

  • 详解Python的Django框架中manage命令的使用与扩展

    [简介] django-admin.py是Django的一个用于管理任务的命令行工具.本文将描述它的大概用法. 另外,在每一个Django project中都会有一个manage.py.manage.py是对django-admin.py的简单包装,它额外帮助我们做了两件事情: 它将你的project的包放到sys.path中 它将DJANGO_SETTINGS_MODULE环境变量设置为了你的project的setting.py文件的位置. 如果你是通过setup.py工具来安装Django的

  • Python通过Manager方式实现多个无关联进程共享数据的实现

    Python实现多进程间通信的方式有很多种,例如队列,管道等. 但是这些方式只适用于多个进程都是源于同一个父进程的情况. 如果多个进程不是源于同一个父进程,只能用共享内存,信号量等方式,但是这些方式对于复杂的数据结构,例如Queue,dict,list等,使用起来比较麻烦,不够灵活. Manager是一种较为高级的多进程通信方式,它能支持Python支持的的任何数据结构. 它的原理是:先启动一个ManagerServer进程,这个进程是阻塞的,它监听一个socket,然后其他进程(Manager

  • Mysql 如何实现多张无关联表查询数据并分页

    Mysql 如何实现多张无关联表查询数据并分页

    Mysql 多张无关联表查询数据并分页 功能需求 在三张没有主外键关联的表中取出自己想要的数据,并且分页. 数据库表结构 水果表: 坚果表: 饮料表: 数据库随便建的,重在方法. 主要使用UNION ALL 操作符 UNION ALL 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集. 请注意,UNION ALL内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列.列也必须拥有相似的数据类型.同时,每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同 ; 另外,UNION ALL结果集中的列名总是等于 U

  • Python字符串格式化方式

    目录 什么是格式化? 使用格式化的场景和目的 格式化的三种方式 根据类型定义的格式化 - %s 关于整数的输出 关于浮点数的输出 关于字符串的输出 字符串格式化函数 - format() format()函数 - 指定数据类型输出 format()函数 - 位数补齐 format()函数 - 拓展 新格式化方法 :f-strings 什么是格式化? 定义:一个固定字符串中有部分成员(元素)会根据变量的值的改变而改变的字符串,这就是字符串格式化. 举一个生活中的小栗子:比如我们的书包,我们的书包是

  • Python使用面向对象方式创建线程实现12306售票系统

    目前python 提供了几种多线程实现方式 thread,threading,multithreading ,其中thread模块比较底层,而threading模块是对thread做了一些包装,可以更加方便的被使用. 面向对象技术简介 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合.它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法.对象是类的实例. 类变量:类变量在整个实例化的对象中是公用的.类变量定义在类中且在函数体之外.类变量通常不作为实例变量使用. 数据成员:类变量或者实例变量用于

  • python实现web方式logview的方法

    本文实例讲述了python实现web方式logview的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这里用Python实现web方式查看日志的一个小东西,使用python的popen执行了linux的tail命令来实现. 注意:这里需要web.py环境 具体代码如下: #coding=utf8 import web import os urls = ( '/', 'index' ) class index: def GET(self): command = 'tail -n100 /var/log/

  • python传递参数方式小结

    本文实例总结了python传递参数方式.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 当形参如*arg时表示传入数组,当形参如**args时表示传入字典. def myprint(*commends,**map): for comm in commends: print comm for key in map.keys(): print key,map[key] myprint("hello","word",username="tian",name=&q

  • Python内存管理方式和垃圾回收算法解析

    概要 在列表,元组,实例,类,字典和函数中存在循环引用问题.有 __del__ 方法的实例会以健全的方式被处理.给新类型添加GC支持是很容易的.支持GC的Python与常规的Python是二进制兼容的. 分代式回收能运行工作(目前是三个分代).由 pybench 实测的结果是大约有百分之四的开销.实际上所有的扩展模块都应该依然如故地正常工作(我不得不修改了标准发行版中的 new 和 cPickle 模块).一个叫做 gc 的新模块马上就可以用来调试回收器和设置调试选项. 回收器应该是跨平台可移植

  • Python程序退出方式小结

    Python程序退出方式小结

    对于如何结束一个Python程序或者用Python操作去结束一个进程等,Python本身给出了好几种方法,而这些方式也存在着一些区别,对相关的几种方法看了并实践了下,同时也记录下. 参考: Python 核心编程 (第二版) 中文高清 1. sys.exit() 执行该语句会直接退出程序,这也是经常使用的方法,也不需要考虑平台等因素的影响,一般是退出Python程序的首选方法. 该方法中包含一个参数status,默认为0,表示正常退出,也可以为1,表示异常退出. import sys sys.e

  • Python实现数值积分方式

    原理: 利用复化梯形公式,复化Simpson公式,计算积分. 步骤: import math """测试函数""" def f(x,i): if i == 1: return (4 - (math.sin(x)) ** 2) ** 0.5 if i == 2: if x == 0: return 1 else: return math.sin(x) / x if i == 3: return (math.exp(x)) / (4 + x ** 2

随机推荐