python3学习笔记之多进程分布式小例子

作者:xh15 时间:2022-08-23 04:46:07 

最近一直跟着廖大在学Python,关于分布式进程的小例子挺有趣的,这里做个记录。

分布式进程

Python的multiprocessing模块不但支持多进程,其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者,将任务分布到其他多个进程中,依靠网络通信。由于managers模块封装很好,不必了解网络通信的细节,就可以很容易地编写分布式多进程程序。

master服务端原理:通过managers模块把Queue通过网络暴露出去,其他机器的进程就可以访问Queue了
服务进程负责启动Queue,把Queue注册到网络上,然后往Queue里面写入任务,代码如下:


#task_master.py
#coding=utf-8

#多进程分布式例子
#服务器端

from multiprocessing.managers import BaseManager
from multiprocessing import freeze_support #server启动报错,提示需要引用此包
import random,time,queue

#发送任务的队列
task_queue = queue.Queue()
#接收结果的队列
result_queue = queue.Queue()

#从BaseManager继承的QueueManager
class QueueManager(BaseManager):
 pass
#win7 64 貌似不支持callable下调用匿名函数lambda,这里封装一下
def return_task_queue():
 global task_queue
 return task_queue
def return_result_queue():
 global result_queue
 return result_queue

def test():
 #把两个Queue注册到网络上,callable参数关联了Queue对象
 #QueueManager.register('get_task_queue',callable=lambda:task_queue)
 #QueueManager.register('get_result_queue',callable=lambda:result_queue)
 QueueManager.register('get_task_queue',callable=return_task_queue)
 QueueManager.register('get_result_queue',callable=return_result_queue)
 #绑定端口5000,设置验证码‘abc'
 manager = QueueManager(address=('127.0.0.1',5000),authkey=b'abc')#这里必须加上本地默认ip地址127.0.0.1
 #启动Queue
 manager.start()
 #server = manager.get_server()
 #server.serve_forever()
 print('start server master')
 #获得通过网络访问的Queue对象
 task = manager.get_task_queue()
 result = manager.get_result_queue()
 #放几个任务进去
 for i in range(10):
   n = random.randint(0,10000)
   print('put task %d...' % n)
   task.put(n)
 #从result队列读取结果
 print('try get results...')
 for i in range(10):
   r = result.get(timeout=10)
   print('result:%s' % r)

#关闭
 manager.shutdown()
 print('master exit')

if __name__ == '__main__':
 freeze_support()
 test()

运行截图如下:

python3学习笔记之多进程分布式小例子

在分布式多进程环境下,添加任务到Queue不可以直接对原始的task_queue进行操作,那样就绕过了QueueManager的封装,必须通过manager.get_task_queue()获得的Queue接口添加。

任务进程,代码如下:


#task_worker.py
#coding=utf-8

#多进程分布式例子
#非服务端:worker

import time,sys,queue
from multiprocessing.managers import BaseManager

#创建类似的QueueManager
class QueueManager(BaseManager):
 pass

#由于这个QueueManager只从网络上获取Queue,所以注册时只提供名字即可
QueueManager.register('get_task_queue')
QueueManager.register('get_result_queue')

#连接到服务器,也就是运行task_master.py的机器
server_addr = '127.0.0.1'
print('connect to server %s...'% server_addr)
#端口和验证码注意要保持完全一致
m = QueueManager(address=(server_addr,5000),authkey=b'abc')
#从网络连接
m.connect()
#获取Queue的对象
task = m.get_task_queue()
result = m.get_result_queue()
#从task队列获取任务,并把结果写入result队列
for i in range(10):
 try:
   n = task.get(timeout=1)
   print('run task %d * %d...'% (n,n))
   r = '%d * %d = %d' % (n,n,n*n)
   time.sleep(1)
   result.put(r)
 except queue.Empty:
   print('task queue is empty')
#处理结果
print('worker exit')

 运行截图如下:

python3学习笔记之多进程分布式小例子

来源:http://blog.csdn.net/xionghuixionghui/article/details/68491145

标签:python3,多进程,分布式
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