Python的进程间通信详解
作者:Bruce_Liuxiaowei 时间:2021-07-16 16:11:25
进程概述
? 进程(Process)是计算机中已运行程序的实体。进程与程序不同,程序本身只是指令、数据及器组织形式的描述,进程才是程序(那些指令和数据)的真正运行实体。例如在没有打开QQ时,QQ只是程序。打开以后,操作系统为QQ开启一个进程。再打开一个QQ,则又开启一个进程。
? 那么在多进程中,每个进程之间是什么关系呢?其实每个进程都有自己的地址空间、内存、数据栈以及其他记录其运行状态的辅助数据。下通过一个例子验证一下进程间是否能直接共享信息。示例代码如下:
from multiprocessing import Process
def plus():
print('-------子进程1开始------')
global g_num
g_num += 50
print('g_num is %d'%g_num)
print('-------子进程1结束------')
def minus():
print('-------子进程2开始------')
global g_num
g_num -= 50
print('g_num is %d'%g_num)
print('-------子进程2结束------')
g_num = 100 # 定义一个全局变量
if __name__ == '__main__':
print('-------主进程开始------')
print('g_num is %d'%g_num)
p1 = Process(target=plus) # 实例化进程p1
p2 = Process(target=minus) # 实例化进程p2
p1.start() # 开启进程p1
p2.start() # 开启进程p2
p1.join() # 等待p1进程结束
p2.join() # 等待p2进程结束
print('-------主进程结束------')
示例代码中定义一个全局变量g_num,分别创建2个子进程对g_num变量执行不同的操作,并输出操作后的结果。运行结果如下:
-------主进程开始------
g_num is 100
-------子进程1开始------
g_num is 150
-------子进程1结束------
-------子进程2开始------
g_num is 50
-------子进程2结束------
-------主进程结束------
Process finished with exit code 0
? 上述代码中,分别创建了2个子进程,一个子进程中令g_num变量加50,另一个子进程令g_num变量减50。但是从运行结果看,g_num变量在父进程和2个子进程中的初识值都是100,也就是说全局变量g_num在一个进程中的结果并没有传到下一个进程中,即进程之间并没有共享信息。
? 要如何才能实现进程间的通信呢?Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue(队列)、Pipes(管道)等多种方式来交换数据。
队列简介
队列(Queue)就是模仿现实中的排队。举个栗子(非网上购票方式,曾经的买电影票的方式),例如排队买电影票,新来的人排到队伍最后,最前面的人买完票走开,后面的人跟上。由此可见队列的两个特点:
§ 新来的都排在队尾
§ 最前面的完成后离队,后面一个跟上
多进程队列的使用
? 进程间有时需要通信,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信,如可以使用multiprocessing模块的Queue队列实现多进程之间的数据传递。Queue本身是一个消息队列程序,下面介绍一下它的使用。
? 初始化Queue()对象时(例如:q=Queue(num)),若括号中没有指定最大可接收的消息数量,或数量为负值,那么就代表可接受的消息数量没有上限(直到内存的尽头)。Queue常用方法如下:
§ Queue.qsize():返回当前队列包含的消息数量
§ Queue.empty():如果队列为空,返回True,否则返回False
§ Queue.full():如果队列满了,返回True,否则返回False
§ Queue.get([block[,timeout]]):获取队列中的一条消息,然后将其从队列中移除,block默认值为True
如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),消息队列为空,此时程序将被阻塞(停在读取状态),直到从消息队列中读到消息为止,如果设置了timeou,则会等待timeout秒,若还没有读取到任何消息,则抛出“Queue.Empty“异常
如果block值为False,消息队列为空,则会立刻抛出“Queue.Empty“异常
§ Queue.get_nowait():相当Queue.get(Flase)
§ Queue.put(item,[block[,timeout]]):将item消息写入队列,block默认值为True
如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),当消息队列已经没有空间可写入时,程序将被阻塞(停在写入状态),直到从消息队列腾出空间为止,如果设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没有空间,则抛出“Queue.Full“异常
如果block值为False,当消息队列没有空间可写入时,则会立刻抛出“Queue.Full“异常
Queue.put_nowait(item):相当Queue.put(item,False)
示例代码如下:
#coding=utf-8
from multiprocessing import Queue
if __name__ == '__main__':
q=Queue(3) # 初始化一个Queue对象,最多可接收三条put消息
q.put("消息1")
q.put("消息2")
print(q.full()) # 返回False
q.put("消息3")
print(q.full()) # 返回True
# 因为消息队列已满,下面的try会抛出异常,
# 第一个try会等待2秒后再抛出异常,第二个try会立刻抛出异常
try:
q.put("消息4",True,2)
except:
print("消息队列已满,现有消息数量:%s"%q.qsize())
try:
q.put_nowait("消息4")
except:
print("消息队列已满,现有消息数量:%s"%q.qsize())
# 读取消息时,先判断消息队列是否为空,为空时再读取
if not q.empty():
print('----从队列中获取消息---')
for i in range(q.qsize()):
print(q.get_nowait())
# 先判断消息队列是否已满,不为满时再写入
if not q.full():
q.put_nowait("消息4")
程序运行结果如下:
False
True
消息队列已满,现有消息数量:3
消息队列已满,现有消息数量:3
----从队列中获取消息---
消息1
消息2
消息3
备 注
此程序只能在Windows环境下运行成功,mac系统会报错。不知道什么原因?而且单独的print(q.qsize())都报错。
使用队列在进程间通信
? 我们知道使用multiprocessing.Process可以创建多进程,使用multiprocessing.Queue可以实现队列的操作。结合Process和Queue实现进程间的通信。示例代码如下:
from multiprocessing import Process, Queue
import time
# 向队列中写入数据
def write_task(q):
if not q.full():
for i in range(5):
message = "消息" + str(i)
q.put(message)
print("写入:%s"%message)
# 从队列读取数据
def read_task(q):
time.sleep(1) # 休眠1秒
while not q.empty():
print("读取:%s" % q.get(True,2)) # 等待2秒,如果还没读取到任何消息,
# 则抛出"Queue.Empty"异常
if __name__ == "__main__":
print("-----父进程开始-----")
q = Queue() # 父进程创建Queue,并传给各个子进程
pw = Process(target=write_task, args=(q,)) # 实例化写入队列的子进程,并且传递队列
pr = Process(target=read_task, args=(q,)) # 实例化读取队列的子进程,并且传递队列
pw.start() # 启动子进程 pw,写入
pr.start() # 启动子进程 pr,读取
pw.join() # 等待 pw 结束
pr.join() # 等待 pr 结束
print("-----父进程结束-----")
上述代码中创建2个子进程,一个子进程负责向队列中写入数据,另一个子进程负责从队列中读取数据。为保证能够正确从队列中读取数据,设置读取数据的进程等待时间为2秒。如果2秒后仍然无法读取数据,则抛出异常。运行结果如下:
-----父进程开始-----
写入:消息0
写入:消息1
写入:消息2
写入:消息3
写入:消息4
读取:消息0
读取:消息1
读取:消息2
读取:消息3
读取:消息4
-----父进程结束-----
Process finished with exit code 0
来源:https://blog.csdn.net/weixin_41905135/article/details/122909799