python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,只需要定义一个函数,Python会完成其他所有事情。借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步,提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
multiprocessing.Queue()
以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据:
multiprcessing.Queue.put() 为 入队操作
multiprcessing.Queue.get() 为 出队操作
队列 线程 和 进程 安全
put(obj[, block[, timeout]])
将obj放入队列。 如果可选参数 block为True(默认值),timeout为None(默认值),则必要时阻止,直到空闲插槽可用。 如果超时是正数,它将阻止最多超时秒数,如果在该时间内没有空闲插槽可用,则会引发Queue.Full异常。 否则(块为False),如果空闲插槽立即可用,则将一个项目放在队列中,否则会引发Queue.Full异常(在这种情况下,忽略超时)。
get([block[, timeout]])
从队列中删除并返回一个项目。 如果可选的args块为True(默认值),超时为None(默认值),则在必要时阻止,直到项目可用。 如果超时为正数,则它将阻塞至多超时秒数,并在该时间内没有可用项目时引发Queue.Empty异常。 否则(block为False),如果一个项目立即可用,返回一个项目,否则会引发Queue.Empty异常(在这种情况下,忽略超时)。
#- * -coding: utf - 8 - * - from multiprocessing import Process, Queue import os import time import random # 写数据进程执行的代码: 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()) # 读数据进程执行的代码: def read(q): print('Process to read: %s' % os.getpid()) while True: value = q.get() print('Get %s from queue.' % value) if __name__ == '__main__': #父进程创建Queue, 并传给各个子进程: q = Queue() pw = Process(target = write, args = (q, )) pr = Process(target = read, args = (q, ))# 启动子进程pw, 写入: pw.start()# 启动子进程pr, 读取: pr.start()# 等待pw结束: pw.join()# pr进程里是死循环, 无法等待其结束, 只能强行终止: pr.terminate()
输出
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()函数返回一对由管道连接的连接对象,默认情况下是双工(双向)。
Pipe()返回的两个连接对象代表管道的两端。 每个连接对象都有send()和recv()方法(等等)。 请注意,如果两个进程(或线程)尝试同时读取或写入管道的同一端,管道中的数据可能会损坏。 当然,同时使用管道不同端的过程也不会有风险。
返回表示管道末端的一对Connection(conn1,conn2)对象。
如果duplex为True(默认),则管道是双向的。
如果duplex是False,那么管道是单向的:conn1只能用于接收消息,conn2只能用于发送消息。
#- * -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()
输出:
[42, None, 'hello'] 666 Process finished with exit code 0
总结
以上就是本文关于python多进程实现进程间通信实例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可继续参阅本站:
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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