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 Process, Queue, Pool, Manager, Pipe
# 注意线程间的通信,使用的queue.Queue
# from queue import Queue
import time

# 1. 使用multiprocessing.Queue可以在进程间通信

# def producer(queue):
#   queue.put('A')
#   time.sleep(2)
#
# def consumer(queue):
#   time.sleep(2)
#   data = queue.get()
#   print(data)
#
# if __name__ == '__main__':
#   queue= Queue(10)
#   p = Process(target=producer, args=(queue,))
#   c = Process(target=consumer, args=(queue,))
#   p.start()
#   c.start()
#   p.join()
#   c.join()

# 2. 使用共享全局变量,在多进程间通信(结论: 不行)
# def producer(a):
#   a += 1
#   time.sleep(2)
#
#
# def consumer(a):
#   time.sleep(2)
#   print(a)
#
# if __name__ == '__main__':
#   a = 1
#   p = Process(target=producer, args=(a,))
#   c = Process(target=consumer, args=(a,))
#   p.start()
#   c.start()
#   p.join()
#   c.join()

# 3. multiprocessing.Queue不能用于multiprocessing.Pool进程池创建的进程间进行通信
# def producer(queue):
#   queue.put('A')
#   time.sleep(2)
#
#
# def consumer(queue):
#   time.sleep(2)
#   data = queue.get()
#   print("consumer:%s" % data)
#
#
# if __name__ == '__main__':
#   # queue = Queue(10) # 这个是使用multiprocessing.Queue,无效
#   queue = Manager().Queue(10) # 这个是使用multiprocessing.Manager.Queue, 可以
#   pool = Pool(2)
#   pool.apply_async(producer, args=(queue,))
#   pool.apply_async(consumer, args=(queue,))
#   pool.close()
#   pool.join()

# 4.通过Pipe进行线程间的通信, pipe进程间通信的性能高于Queue
# def producer(pipe):
#   pipe.send('admin')
#
#
# def consumer(pipe):
#   data = pipe.recv()
#   print("consumer:%s" % data)
#
#
# if __name__ == '__main__':
#   receive_pipe, send_pipe = Pipe()
#   """Pipe只能适应于两个进程间的通信"""
#   p = Process(target=producer, args=(send_pipe,))
#   c = Process(target=consumer, args=(receive_pipe,))
#   p.start()
#   c.start()
#   p.join()
#   c.join()

# 5. 进程间通信的其它方式

def add_data(p_dict, key, value):
  p_dict[key] = value

if __name__ == '__main__':
  progress_dict = Manager().dict() #Manager()类中提供的数据结构都能够做到进程的通信
  first_progress = Process(target=add_data, args=(progress_dict, 'name', 'admin',))
  second_progress = Process(target=add_data, args=(progress_dict, 'age', 45,))
  first_progress.start()
  second_progress.start()
  first_progress.join()
  second_progress.join()
  print(progress_dict) #{'age': 45, 'name': 'admin'}

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实现多进程通信实例分析

    操作系统会为每一个创建的进程分配一个独立的地址空间,不同进程的地址空间是完全隔离的,因此如果不加其他的措施,他们完全感觉不到彼此的存在.那么进程之间怎么进行通信?他们之间的关联是怎样的?实现原理是什么?本文就来借助Python简单的聊一下进程之间的通信?还是那句话,原理是相同的,希望能透过具体的例子来体会一下本质的东西. 下面尽量以简单的方式介绍一下每一类通信方式,具体的细节可以参照文档使用: 1. 管道 先来看一下最简单.古老的一种IPC:管道.通常指的是无名管道,本质上可以看做一种文件,只存

  • Python队列、进程间通信、线程案例

    进程互斥锁 多进程同时抢购余票 # 并发运行,效率高,但竞争写同一文件,数据写入错乱 # data.json文件内容为 {"ticket_num": 1} import json import time from multiprocessing import Process def search(user): with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f: dic = json.load(f) print(f'用户{user}查看

  • python进程间通信Queue工作过程详解

    Process之间有时需要通信,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信. 1. Queue的使用 可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递,Queue本身是一个消息列队程序,首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理: import multiprocessing q = multiprocessing.Queue(3) # 初始化的Queue对象,最多能put三条消息 q.put("消息1") q.put("消息2")

  • 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 进程池 进程间通信实现解析

    1.python 中创建进程的两种方式: from multiprocessing import Process import time def test_(): print '-----test-----' if __name__ == '__main__': p = Process(target=test_) p.start() while True: print '--main--' '''1.通过process 类创建一个进程对象,然后start即可开启进程, test test_函数是

  • python多进程间通信代码实例

    python多进程间通信代码实例

    这篇文章主要介绍了python多进程间通信代码实例,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 这里使用pipe代码如下: import time from multiprocessing import Process import multiprocessing class D: @staticmethod def test(pipe): while True: for i in range(10): pipe.send(i) time.s

  • Python进程间通信Queue消息队列用法分析

    本文实例讲述了Python进程间通信Queue消息队列用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 进程间通信-Queue Process之间有时需要通信,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信. 1. Queue的使用 可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递,Queue本身是一个消息列队程序,首先用一个小实例来演示下Queue的工作原理: 代码如下: #coding=utf-8 from multiprocessing import Queue #初始化一个

  • 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

  • 对Python中创建进程的两种方式以及进程池详解

    在Python中创建进程有两种方式,第一种是: from multiprocessing import Process import time def test(): while True: print('---test---') time.sleep(1) if __name__ == '__main__': p=Process(target=test) p.start() while True: print('---main---') time.sleep(1) 上面这段代码是在window

  • 详解python运行三种方式

    方式一 交互式编程 交互式编程不需要创建脚本文件,是通过 Python 解释器的交互模式进来编写代码. linux上你只需要在命令行中输入 Python 命令即可启动交互式编程,提示窗口如下: $ python Python 2.7.6 (default, Sep 9 2014, 15:04:36) [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.39)] on darwin Type "help", "copyright&

  • 详解Python用三种方式统计词频的方法

    三种方法: ①直接使用dict ②使用defaultdict ③使用Counter ps:`int()`函数默认返回0  ①dict text = "I'm a hand some boy!" frequency = {} for word in text.split(): if word not in frequency: frequency[word] = 1 else: frequency[word] += 1  ②defaultdict import collections f

  • 详解python的几种标准输出重定向方式

    一. 背景 在Python中,文件对象sys.stdin.sys.stdout和sys.stderr分别对应解释器的标准输入.标准输出和标准出错流.在程序启动时,这些对象的初值由sys.__stdin__.sys.__stdout__和sys.__stderr__保存,以便用于收尾(finalization)时恢复标准流对象. Windows系统中IDLE(Python GUI)由pythonw.exe,该GUI没有控制台.因此,IDLE将标准输出句柄替换为特殊的PseudoOutputFile

  • Python实现运行其他程序的四种方式实例分析

    Python实现运行其他程序的四种方式实例分析

    本文实例讲述了Python实现运行其他程序的四种方式.分享给大家供大家参考,具体如下: 在Python中,可以方便地使用os模块来运行其他脚本或者程序,这样就可以在脚本中直接使用其他脚本或程序提供的功能,而不必再次编写实现该功能的代码.为了更好地控制运行的进程,可以使用win32process模块中的函数,如果想进一步控制进程,则可以使用ctype模块,直接调用kernel32.dll中的函数. [方式一]使用os.system()函数运行其他程序 os模块中的system()函数可以方便地运行

  • 深入解读Python解析XML的几种方式

    深入解读Python解析XML的几种方式

    在XML解析方面,Python贯彻了自己"开箱即用"(batteries included)的原则.在自带的标准库中,Python提供了大量可以用于处理XML语言的包和工具,数量之多,甚至让Python编程新手无从选择. 本文将介绍深入解读利用Python语言解析XML文件的几种方式,并以笔者推荐使用的ElementTree模块为例,演示具体使用方法和场景.文中所使用的Python版本为2.7. 一.什么是XML? XML是可扩展标记语言(Extensible Markup Langu

  • Python 多线程，threading模块，创建子线程的两种方式示例

    本文实例讲述了Python 多线程,threading模块,创建子线程的两种方式.分享给大家供大家参考,具体如下: GIL(全局解释器锁)是C语言版本的Python解释器中专有的,GIL的存在让多线程的效率变低(哪个线程抢到锁,就执行哪个线程).在IO密集型程序中,多线程依然比单线程效率高(GIL通过IO阻塞自动切换多线程). 解决GIL(全局解释器锁)的问题的三种方法: 1.不要用C语言版本的Python解释器. 2.让子线程运行其他语言代码(例如:主线程运行Python代码,子线程运行C语言

  • Python实现多线程的两种方式分析

    本文实例讲述了Python实现多线程的两种方式.分享给大家供大家参考,具体如下: 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. 2.7版本之前python对线程的支持还不够完善,不能利用多核CPU,但是2.7版本的python中已经考虑改进这点,出现了multithreading  模块.threading模块里面主要是对一些

  • python 实现socket服务端并发的四种方式

    多进程&多线程 服务端:多进程和多线程的开启方式相同. 缺点:<1> 由于Cpython的GIL,导致同一时间无法运行多个线程:<2> 不可能无限开进进程或线程 解决办法:多进程.concurrent.futures.ProcessPoolExecutor.线程池 import socket from multiprocessing import Process from threading import Thread class MyTcpServer: def __in

随机推荐