zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Python并发编程之进程通信

    
    '''
    进程间的通信
    '''
    
    """
    multiprocessing模块支持进程间通信的两种主要形式:管道和队列
    都是基于消息传递实现的,
    """
    from multiprocessing import Queue
    q = Queue(3)
    
    #put, get, put_nowait, get_nowait, full, empty
    q.put(1)
    q.put(2)
    q.put(3)
    # q.put(1)#队列已经满了,再加程序就会一直停在这里,等待数据被别人取走,不取走就一直停在这
    ## q.get(1)#可以先取出一个,然后再加就可以了
    ## q.put(1)
    # try:
    #     q.put_nowait(1) #使用这个绑定方法,队列满了不会阻塞,但是会因为队列满了而报错。
    # except:
    #     print('队列已经满了') #加了try之后,不阻塞,但是消息会丢
    print(q.full())#查看队列是否满了
    print(q.get())
    print(q.get())
    print(q.get())
    
    # q.get(1)#同put 方法一样,队列空了继续取就会出现阻塞。
    
    #和上面方法类似
    try:
        q.get_nowait()
    except:
        print('队列已经空了')
    
    print(q.empty())
    
    # 子进程数据给父进程
    import time
    from multiprocessing import Process, Queue
    
    def  f(q):
        q.put([time.asctime(), 'from Eva', 'hello'])
    
    if __name__ == '__main__':
        q = Queue() #创建一个Queue对象
        p = Process(target=f, args=(q, )) #创建一个进程
        p.start()
        print(q.get())
        p.join()
    
    
    #
    # #批量生产数据放入队列再批量获取结果
    import os
    import time
    import multiprocessing
    
    #向queue中输入数据的函数
    def inputQ(queue):
        info = str(os.getpid()) + '(put): ' + str(time.asctime())
        queue.put(info)
    
    #向queue中输出数据的函数
    def outputQ(queue):
        info = queue.get()
        print(f'{str(os.getpid())} (get): {info}')
    
    #Main
    if __name__ == '__main__':
        multiprocessing.freeze_support()
        record1 = [] #store input processes
        record2 = [] #store output processes
        queue = multiprocessing.Queue(3)
    
        #输入进程
        for i in range(10):
            process = multiprocessing.Process(target=inputQ, args=(queue, ))
            process.start()
            record1.append(process)
    
        #输出进程
        for i in range(10):
            process = multiprocessing.Process(target=outputQ, args = (queue, ))
            process.start()
            record2.append(process)
    
        for p in record1:
            p.join()
    
        for p in record2:
            p.join()
    
    
    import os
    import time
    import multiprocessing
    
    #向队列中输入数据
    def inputQ(queue):
        info = str(os.getpid()) + '(put):' + str(time.asctime())
        queue.put(info)
    
    #向队列中输出数据
    def outputQ(queue):
        info = queue.get()
        print(f'{str(os.getpid())} (get: ) {info}')
    
    if __name__ == '__main__':
        multiprocessing.freeze_support()
        p1_list = []
        p2_list = []
        q = multiprocessing.Queue(3)
    
        for i in range(10):
            p = multiprocessing.Process(target=inputQ, args=(q, ))
            p.start()
            p1_list.append(p)
        for i in range(10):
            p = multiprocessing.Process(target=outputQ, args=(q, ))
            p.start()
            p2_list.append(p)
    
        for k in p1_list:
            k.join()
    
        for j in p2_list:
            j.join()
    
    
    #基于队列实现生产者和消费者模型(生产者生产出来放到阻塞队列里,消费者直接从阻塞队列中取需要的东西)
    from multiprocessing import Process, Queue #导入进程和队列模块
    import time, random,os#导入时间、随机数和os模块
    def consume(q):#定义消费者函数
        while True: #循环消费
            res = q.get()  #从队列中取东西
            time.sleep(random.randint(1, 3)) #随机睡几秒
            print(f'{str(os.getpid())} 吃 {res}') #打印出来
    def producer(q): #定义生产者函数
        for i in range(10): #生产10个包子
            time.sleep(random.randint(1, 3)) #随机睡几秒
            res = f'包子{i}' #生产包子标记下来
            q.put(res) #把包子放到阻塞队列里面
            print(f'生产了{(os.getpid(), res)}') #打印东西
    if __name__ == '__main__':
        q = Queue() #阻塞队列
        #生产者们:即厨师们
        p1 = Process(target=producer, args=(q, ))
    
        #消费者们:即吃货们
        c1 = Process(target=consume, args=(q, ))
    
        #开始
        p1.start()
        c1.start()
        print('主')
    
    
    
    #生产者和消费者(改良版)
    '''
    上面的版本主进程永远不会结束,原因是:生产者p在生产完后就结束了,
    但是消费者c在取空了q之后,一直处于死循环卡在q.get这一步
    
    解决方法是生产者生产完成之后,网队列中组发一个结束信号,这样消费者在接收到结束
    信号后就可以break出死循环
    
    注意:结束信号None,不一定要由生产者发,主进程里面同样可以发,但主进程需要
    等生产者结束后才应该发送该信号
    '''
    import os, random, time
    from multiprocessing import Process, Queue
    
    #定义消费者函数
    def consume(queue):
        while True:
            res = queue.get()
            if res is None:break #收到结束信号则结束
            time.sleep(random.randint(1, 3))
            print(f'{str(os.getpid())} 吃了 {res}')
    
    #定义生产者函数
    def producer(queue):
        for i in range(10):
            time.sleep(random.randint(1, 3))
            res = f'包子{i}'
            queue.put(res)
            print(f'{os.getpid()}生产了{res}')
        # queue.put(None) #生产者发送结束信号
    
    if __name__ == '__main__':
        q = Queue(3)
    
        #生产者
        p = Process(target=producer, args=(q, ))
    
        #消费者
        q1 = Process(target=consume, args=(q, ))
    
        p.start()
        q1.start()
    
        p.join()
        q.put(None) #主进程里面发送结束信号
        q1.join() #可加可不加
    
        print('主线程')
    
    # 多个消费者就需要发送多个None
    from multiprocessing import Process,Queue
    import time,random,os
    def consumer(q):
        while True:
            res=q.get()
            if res is None:break #收到结束信号则结束
            time.sleep(random.randint(1,3))
            print('%s 吃 %s' %(os.getpid(),res))
    
    def producer(name,q):
        for i in range(2):
            time.sleep(random.randint(1,3))
            res='%s%s' %(name,i)
            q.put(res)
            print('生产了 %s %s' %(os.getpid(),res))
    
    if __name__ == '__main__':
        q=Queue()
        #生产者们:即厨师们
        p1=Process(target=producer,args=('包子',q))
        p2=Process(target=producer,args=('骨头',q))
        p3=Process(target=producer,args=('泔水',q))
    
        #消费者们:即吃货们
        c1=Process(target=consumer,args=(q,))
        c2=Process(target=consumer,args=(q,))
    
        #开始
        p1.start()
        p2.start()
        p3.start()
        c1.start()
    
        # 必须保证生产者全部生产完毕,才应该发送结束信号
        p1.join()
        p2.join()
        p3.join()
    
        # 有几个消费者就应该发送几次结束信号None
        q.put(None)
        q.put(None) #发送结束信号
        print('主')
    
    
    #JoinableQueue队列实现消费者与生产者模型
    from multiprocessing import Process,JoinableQueue
    import time,random,os
    def consumer(q):
        while True:
            res=q.get()
            time.sleep(random.randint(1,3))
            print('%s 吃 %s' %(os.getpid(),res))
            #向q.join()发送一次信号,证明一个数据已经被取走了
            q.task_done()
    
    def producer(name,q):
        for i in range(2):
            time.sleep(random.randint(1,3))
            res='%s%s' %(name,i)
            q.put(res)
            print('生产了 %s %s' %(os.getpid(),res))
        q.join() #生产完毕,使用此方法进行阻塞,直到队列中所有项目均被处理
    
    if __name__ == '__main__':
        q=JoinableQueue()
        #生产者们:即厨师们
        p1=Process(target=producer,args=('包子',q))
        p2=Process(target=producer,args=('骨头',q))
        p3=Process(target=producer,args=('泔水',q))
    
        #消费者们:即吃货们
        c1=Process(target=consumer,args=(q,))
        c2=Process(target=consumer,args=(q,))
        c1.daemon=True #设置成守护进程
        c2.daemon=True #设置成守护进程
    
        #开始
        p_1 = [p1, p2, p3, c1, c2]
        for p in p_1:
            p.start()
        # 必须保证生产者全部生产完毕,才应该发送结束信号
        p1.join()
        p2.join()
        p3.join()
        print('主')
    '''
    主进程等--->p1, p2, p3等--->c1, c2
    p1, p2, p3结束了,证明c1, c2肯定全部收完了p1, p2, p3发到队列的数据
    因而c1, c2也没有存在的价值了,不需要继续阻塞在进程中影响主进程了,
    应该随着主进程的结束而结束,所以设置成守护进程就可以了
    '''
    
  • 相关阅读:
    EasyUI dialog
    winform 收集
    ASP.NET文件下载,直接向客户端输出文件(转)
    反射收集
    Sql Server 2008 R2 备份数据库报错
    慎用Ext.QuickTip和Ext.QuickTips(转)
    使用正则Regex来移除网页的ViewState(转)
    mysql 实现远程链接(转)
    MySqlBackup.NET,C# mysql备份数据库
    Firefox下站长统计代码不起作用
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/michealjy/p/11523507.html
Copyright © 2011-2022 走看看