python中demo有什么用

这篇文章将为大家详细讲解有关python中demo有什么用，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

DEMO是"demonstration"的缩写。DEMO的中文含意为“示范”、“展示”、“样片”、“样稿”、“原型”，常被用来称呼具有示范或展示功能及意味的事物。

例：python简单分布式demo

A服务器是master，B服务器为worker。

A服务器上执行taskManger.py

# coding:utf-8

import random,time,Queue
from multiprocessing.managers import BaseManager
#实现第一步：建立task_queue和result_queue，用来存放任务和结果

task_queue=Queue.Queue()
result_queue=Queue.Queue()

class Queuemanager(BaseManager):
    pass
#实现第二步：把创建的两个队列注册在网络上，利用register方法，callable参数关联了Queue对象，
# 将Queue对象在网络中暴露
Queuemanager.register('get_task_queue',callable=lambda:task_queue)
Queuemanager.register('get_result_queue',callable=lambda:result_queue)

#实现第三步：绑定端口8001，设置验证口令‘qiye’。这个相当于对象的初始化
manager=Queuemanager(address=('',8001),authkey='lsf')

#实现第四步：启动管理，监听信息通道
manager.start()

#实现第五步：通过管理实例的方法获得通过网络访问的Queue对象
task=manager.get_task_queue()
result=manager.get_result_queue()

#实现第六步：添加任务
for url in ["ImageUrl_"+str(i) for i in range(10)]:
    print 'put task %s ...' %url
    task.put(url)
#获取返回结果
print 'try get result...'
for i in range(10):
    print 'result is %s' %result.get(timeout=10)
#关闭管理
manager.shutdown()

B服务器上执行worker的脚本taskWorker.py

#coding:utf-8
import time
from multiprocessing.managers import BaseManager


# 创建类似的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):
    pass

# 实现第一步：使用QueueManager注册获取Queue的方法名称
QueueManager.register('get_task_queue')
QueueManager.register('get_result_queue')
# 实现第二步：连接到服务器:
server_addr = '127.0.0.1'
print('Connect to server %s...' % server_addr)
# 端口和验证口令注意保持与服务进程设置的完全一致:
m = QueueManager(address=(server_addr, 8001), authkey='lsf')
# 从网络连接:
m.connect()
# 实现第三步：获取Queue的对象:
task = m.get_task_queue()
result = m.get_result_queue()
# 实现第四步：从task队列取任务,并把结果写入result队列:
while(not task.empty()):
        image_url = task.get(True,timeout=5)
        print('run task download %s...' % image_url)
        time.sleep(1)
        result.put('%s--->success'%image_url)

# 处理结束:
print('worker exit.')

关于python中demo有什么用就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。