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这篇文章给大家分享的是有关Python中进程间通信的示例分析的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
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(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
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。
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
感谢各位的阅读!关于“Python中进程间通信的示例分析”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!
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