python中的多線程其實并不是真正的多線程，如果想要充分地使用多核CPU的資源，在python中大部分情況需要使用多進程。Python提供了非常好用的多進程包multiprocessing，只需要定義一個函數(shù)，Python會完成其他所有事情。借助這個包，可以輕松完成從單進程到并發(fā)執(zhí)行的轉(zhuǎn)換。multiprocessing支持子進程、通信和共享數(shù)據(jù)、執(zhí)行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等組件。

multiprocessing.Queue()

以Queue為例，在父進程中創(chuàng)建兩個子進程，一個往Queue里寫數(shù)據(jù)，一個從Queue里讀數(shù)據(jù)：

multiprcessing.Queue.put() 為 入隊操作

multiprcessing.Queue.get() 為 出隊操作

隊列 線程 和 進程 安全

put(obj[, block[, timeout]])

將obj放入隊列。 如果可選參數(shù) block為True（默認值），timeout為None（默認值），則必要時阻止，直到空閑插槽可用。 如果超時是正數(shù)，它將阻止最多超時秒數(shù)，如果在該時間內(nèi)沒有空閑插槽可用，則會引發(fā)Queue.Full異常。 否則（塊為False），如果空閑插槽立即可用，則將一個項目放在隊列中，否則會引發(fā)Queue.Full異常（在這種情況下，忽略超時）。

get([block[, timeout]])

從隊列中刪除并返回一個項目。 如果可選的args塊為True（默認值），超時為None（默認值），則在必要時阻止，直到項目可用。 如果超時為正數(shù)，則它將阻塞至多超時秒數(shù)，并在該時間內(nèi)沒有可用項目時引發(fā)Queue.Empty異常。 否則（block為False），如果一個項目立即可用，返回一個項目，否則會引發(fā)Queue.Empty異常（在這種情況下，忽略超時）。

#- * -coding: utf - 8 - * -
  from multiprocessing
import Process, Queue
import os
import time
import random


# 寫數(shù)據(jù)進程執(zhí)行的代碼:
  def write(q):
  print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
  print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 讀數(shù)據(jù)進程執(zhí)行的代碼:
  def read(q):
  print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
  value = q.get()
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__ == '__main__': #父進程創(chuàng)建Queue， 并傳給各個子進程：
q = Queue()
pw = Process(target = write, args = (q, ))
pr = Process(target = read, args = (q, ))# 啟動子進程pw， 寫入:
  pw.start()# 啟動子進程pr， 讀取:
  pr.start()# 等待pw結(jié)束:
  pw.join()# pr進程里是死循環(huán)， 無法等待其結(jié)束， 只能強行終止:
  pr.terminate()

輸出

Process to read: 5836
Process to write: 6472
Put A to queue...
Put B to queue...
Get A from queue.
Put C to queue...
Get B from queue.
Get C from queue.

Process finished with exit code 0

multiprocessing.Pipe()

Pipe（）函數(shù)返回一對由管道連接的連接對象，默認情況下是雙工（雙向）。

Pipe（）返回的兩個連接對象代表管道的兩端。 每個連接對象都有send（）和recv（）方法（等等）。 請注意，如果兩個進程（或線程）嘗試同時讀取或?qū)懭牍艿赖耐欢?，管道中的?shù)據(jù)可能會損壞。 當(dāng)然，同時使用管道不同端的過程也不會有風(fēng)險。

返回表示管道末端的一對Connection（conn1，conn2）對象。

如果duplex為True（默認），則管道是雙向的。

如果duplex是False，那么管道是單向的：conn1只能用于接收消息，conn2只能用于發(fā)送消息。

#- * -coding: utf - 8 - * -
  from multiprocessing
import Process, Pipe

def f(conn):
  conn.send([42, None, 'hello'])
while True:
  print(conn.recv())

if __name__ == '__main__':
  parent_conn, child_conn = Pipe()
p = Process(target = f, args = (child_conn, ))
p.start()
print parent_conn.recv()# prints "[42, None, 'hello']"
parent_conn.send('666')
p.terminate()

輸出：

[42, None, 'hello']
666

Process finished with exit code 0

總結(jié)

以上就是本文關(guān)于python多進程實現(xiàn)進程間通信實例的全部內(nèi)容，希望對大家有所幫助。感興趣的朋友可繼續(xù)參閱本站：

Python編程實現(xiàn)蟻群算法詳解

python繪制鉛球的運行軌跡代碼分享

Python中turtle作圖示例

如有不足之處，歡迎留言指出。

最新評論