Python进程间通信multiprocess代码实例

仔细说来，multiprocess不是一个模块而是python中一个操作、管理进程的包。 之所以叫multi是取自multiple的多功能的意思,在这个包中几乎包含了和进程有关的所有子模块。由于提供的子模块非常多，为了方便大家归类记忆，我将这部分大致分为四个部分：创建进程部分，进程同步部分，进程池部分，进程之间数据共享。重点强调：进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限于该进程内，但是通过一些特殊的方法，可以实现进程之间数据的共享。

有了之前多线程使用以及线程间queue的基础，多进程以及进程间通信就很好理解了，下面是多进程基本语法以及进程间通信简单示例

#多进程基本语法
import multiprocessing, time, os

def process_test():
  time.sleep(3)
  print("my multiprocessing test")
  print("my pprocess id is",os.getppid())
  print("my process id is",os.getpid())

if __name__ == '__main__': #多线程必须写在if __name__后面，为什么？？？
  process = multiprocessing.Process(target=process_test) #启动子进程
  process.start()

#多进程间数据通信，多进程的queue实际上是python将一个queue序列化后再反序列化给其它进程
#定义一个函数，第一个形参传递一个进程queue
def m_queue_test(Queue, name):
  Queue.put(("multiprocess queue test",name)) #put一次只能传递一个数据对象，多个对象必须使用列表 元组 字典等传递

if __name__ == '__main__':
  q = multiprocessing.Queue() #主进程实例化一个进程queue
  process2 = multiprocessing.Process(target=m_queue_test, args=(q, "zsq")) #将q传递给子进程,由子进程往里面传递数据
  process2.start()
  print(q.get())#主进程从queue里面读数据

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多进程编程multiprocessing代码实例

    在 多线程与多进程的比较 这一篇中记录了多进程编程的一种方式. 下面记录一下多进程编程的别一种方式,即使用multiprocessing编程 import multiprocessing import time def get_html(n): time.sleep(n) print('sub process %s' % n) return n if __name__ == '__main__': # 多进程编程 process = multiprocessing.Process(target=

  • python threading和multiprocessing模块基本用法实例分析

    本文实例讲述了python threading和multiprocessing模块基本用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 前言 这两天为了做一个小项目,研究了一下python的并发编程,所谓并发无非多线程和多进程,最初找到的是threading模块,因为印象中线程"轻量...","切换快...","可共享进程资源..."等等,但是没想到这里水很深,进而找到了更好的替代品multiprocessing模块.下面会讲一些使用中的经验. 后面出现的

  • Python Multiprocessing多进程 使用tqdm显示进度条的实现

    Python Multiprocessing多进程 使用tqdm显示进度条的实现

    1.背景 在python运行一些,计算复杂度比较高的函数时,服务器端单核CPU的情况比较耗时,因此需要多CPU使用多进程加快速度 2.函数要求 笔者使用的是:pathos.multiprocessing 库,进度条显示用tqdm库,安装方法: pip install pathos 安装完成后 from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool from tqdm import tqdm 这边使用pathos的原因是因为,multip

  • Python进程Multiprocessing模块原理解析

    先看看下面的几个方法: star() 方法启动进程, join() 方法实现进程间的同步,等待所有进程退出. close() 用来阻止多余的进程涌入进程池 Pool 造成进程阻塞. 参数: target 是函数名字,需要调用的函数 args 函数需要的参数,以 tuple 的形式传入 用法: multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None) 写一个的例子:

  • python multiprocessing多进程变量共享与加锁的实现

    python多进程和多线程是大家会重点了解的部分,因为很多工作如果并没有前后相互依赖关系的话其实顺序并不是非常的重要,采用顺序执行的话就必定会造成无谓的等待,任凭cpu和内存白白浪费,这是我们不想看到的. 为了解决这个问题,我们就可以采用多线程或者多进程的方式,(多线程我们之后再讲),而这两者之间是有本质区别的.就内存而言,已知进程是在执行过程中有独立的内存单元的,而多个线程是共享内存的,这是多进程和多线程的一大区别. 利用Value在不同进程中同步变量 在多进程中,由于进程之间内存相互是隔离的

  • python multiprocessing模块用法及原理介绍

    一 multiprocessing模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu\_count\(\)查看),在python中大部分情况需要使用多进程. Python提供了multiprocessing. multiprocessing模块用来开启子进程,并在子进程中执行我们定制的任务(比如函数),该模块与多线程模块threading的编程接口类似. multiprocessing模块的功能众多:支持子进程.通信和共享数据.执行不同形式的同步,

  • Python进程间通信 multiProcessing Queue队列实现详解

    一.进程间通信 IPC(Inter-Process Communication) IPC机制:实现进程之间通讯 管道:pipe 基于共享的内存空间 队列:pipe+锁的概念--->queue 二.队列(Queue) 2.1 概念-----multiProcess.Queue 创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递. Queue([maxsize])创建共享的进程队列. 参数 :maxsize是队列中允许的最大项数.如果省略此参数,则无大小限制

  • python 进程间数据共享multiProcess.Manger实现解析

    一.进程之间的数据共享 展望未来,基于消息传递的并发编程是大势所趋 即便是使用线程,推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合,通过消息队列交换数据. 这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求,还可以扩展到分布式系统中. 但进程间应该尽量避免通信,即便需要通信,也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题. 以后我们会尝试使用数据库来解决现在进程之间的数据共享问题. 1.1 Manager模块介绍 虽然进程间数据独立,但可以通过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于

  • Python进程间通信multiprocess代码实例

    仔细说来,multiprocess不是一个模块而是python中一个操作.管理进程的包. 之所以叫multi是取自multiple的多功能的意思,在这个包中几乎包含了和进程有关的所有子模块.由于提供的子模块非常多,为了方便大家归类记忆,我将这部分大致分为四个部分:创建进程部分,进程同步部分,进程池部分,进程之间数据共享.重点强调:进程没有任何共享状态,进程修改的数据,改动仅限于该进程内,但是通过一些特殊的方法,可以实现进程之间数据的共享. 有了之前多线程使用以及线程间queue的基础,多进程以及

  • python多进程并行代码实例

    python多进程并行代码实例

    这篇文章主要介绍了python多进程并行代码实例,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 代码: from multiprocessing import Process import sys, os import time def timetask(string): while True: print(string) def works(func, arg, worknum): proc_record = [] for i in rang

  • java实现python session功能代码实例

    这篇文章主要介绍了java实现python session功能代码实例,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 怎么在java中实现类似于python的requests模块的session功能呢.java也是可以实现的,用java的okhttp包可以实现. 在pom.xml中加入相关依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.squareup.okhttp3/okhttp --> <

  • Python解析json代码实例解析

    这篇文章主要介绍了Python解析json代码实例解析,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 什么是json格式: JSON(JavaScript Object Notation):一种轻量级数据交换格式,相对于XML而言更简单,也易于阅读和编写,机器也方便解析和生成,Json是JavaScript中的一个子集. import json data = { "statusCode": 200, "data":

  • Python有参函数使用代码实例

    这篇文章主要介绍了Python有参函数使用代码实例,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 1.给定验证码长度n,生成随机验证码,验证码由数字.字母组成(参考chr()内置方法) 程序代码如下: import random def create_check_code(n): check_code = '' # 创建一个变量用以接收随机出来的验证码字符 for i in range(n): asc_num = random.randint(

  • Python tkinter模版代码实例

    这篇文章主要介绍了Python tkinter模版代码实例,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 代码如下 import tkinter import time import threading from tkinter import ttk event = threading.Event() once=0 def start(): global once if once==1: # event.set() # print('继续')

  • Python随机数函数代码实例解析

    这篇文章主要介绍了Python随机数函数代码实例解析,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 ''' choice(seq) 从序列的元素中随机选出一个元素 randrange ([start,] stop [,step]) 从指定范围内,在指定步长递增的集合中 获取一个随机数,步长默认为 1 .注:不包含 stop 值 random() 随机生成下一个实数,它在[0,1)范围内. shuffle(lst) 将序列的所有元素随机排序,返回

  • python文件读写代码实例

    实验室导师又有任务,从一个.dat文件中读取波形数据,通过一个自编码网络进行异常检测.可是对我这种小白来说真的艰难.从最基础的文件读写开始吧. 先说数据,是一个int16型的数组.说是数组,但是读取也并不简单.众所周知,数据在计算机中是用二进制的形式储存的.int16型有符号整数.16位,16bit,也就是两个字节.那么自然而然的想到,读取两个字节(bytes)的数据(也就是16bit),然后把它转化成int16的整型(即十进制整型).数据就变得可以处理了. 先放一个不同位数的整型数据范围吧,经

  • Python threading.local代码实例及原理解析

    Python的线程操作在旧版本中使用的是thread模块,在Python27和Python3中引入了threading模块,同时thread模块在Python3中改名为_thread模块,threading模块相较于thread模块,对于线程的操作更加的丰富,而且threading模块本身也是相当于对thread模块的进一步封装而成,thread模块有的功能threading模块也都有,所以涉及到对线程的操作,推荐使用threading模块. threading模块中包含了关于线程操作的丰富功能

  • Python编写单元测试代码实例

    做一个简单的小实例: 目录结构如下: demo1.py class MyClass(): def __init__(self,x,y): self.x = x self.y = y def add(self): return self.x + self.y def sub(self): return self.x - self.y import unittest from unittset_demo.demo1 import MyClass class MyclassTest(unittest.

随机推荐