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python进程使用Queue和Pipe通信-创新互联

背景

当使用多个线程操作任务的时候,如果线程间有需要通信的地方，那么不可避免的要实现到线程间的通信，来互相通知消息，同步任务的执行。

创新互联建站坚持“要么做到，要么别承诺”的工作理念，服务领域包括：成都网站建设、成都做网站、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务，满足客户于互联网时代的双湖网站设计、移动媒体设计的需求，帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴！

一.通信

1.线程threading共享内存地址，进程与进程Peocess之间相互独立，互不影响（相当于深拷贝）；

2.在线程间通信的时候可以使用Queue模块完成，进程间通信也可以通过Queue完成，但是此Queue并非线程的Queue，进程间通信Queue是将数据 pickle 后传给另一个进程的 Queue，用于父进程与子进程之间的通信或同一父进程的子进程之间通信；

queue

python中的queue模块其实是对数据结构中栈和队列这种数据结构的封装，把抽象的数据结构封装成类的属性和方法

使用Queue线程间通信：

#导入线程相关模块

importthreading

importqueue

q=queue.Queue()

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使用Queue进程间通信，适用于多个进程之间通信：

# 导入进程相关模块

frommultiprocessingimportProcess

frommultiprocessingimportQueue

q=Queue()

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使用Pipe进程间通信，适用于两个进程之间通信（一对一）：

# 导入进程相关模块

frommultiprocessingimportProcess

frommultiprocessingimportPipe

pipe=Pipe()

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二.python进程间通信Queue/Pipe使用

python提供了多种进程通信的方式，主要Queue和Pipe这两种方式，Queue用于多个进程间实现通信，Pipe用于两个进程的通信；

1.使用Queue进程间通信，Queue包含两个方法：

  • put()：以插入数据到队列中，他还有两个可选参数：blocked和timeout。详情自行百度

  • get()：从队列读取并且删除一个元素。同样，他还有两个可选参数：blocked和timeout。详情自行百度

# !usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 _*-

"""

@Author:何以解忧

@Blog(个人博客地址): shuopython.com

@WeChat Official Account(微信公众号)：猿说python

@Github:www.github.com

@File:python_process_queue.py

@Time:2019/12/21 21:25

@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！

"""

frommultiprocessingimportProcess

frommultiprocessingimportQueue

importos,time,random

#写数据进程执行的代码

defproc_write(q,urls):

    print('Process is write....')

    forurlinurls:

        q.put(url)

        print('put %s to queue... '%url)

        time.sleep(random.random())

#读数据进程的代码

defproc_read(q):

    print('Process is reading...')

    whileTrue:

        url=q.get(True)

        print('Get %s from queue'%url)

if__name__=='__main__':

    #父进程创建Queue，并传给各个子进程

    q=Queue()

    proc_write1=Process(target=proc_write,args=(q,['url_1','url_2','url_3']))

    proc_write2=Process(target=proc_write,args=(q,['url_4','url_5','url_6']))

    proc_reader=Process(target=proc_read,args=(q,))

    #启动子进程，写入

    proc_write1.start()

    proc_write2.start()

    proc_reader.start()

    #等待proc_write1结束

    proc_write1.join()

    proc_write2.join()

    #proc_raader进程是死循环，强制结束

    proc_reader.terminate()

    print("mian")

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输出结果：

Processiswrite....

puturl_1toqueue...

Processiswrite....

puturl_4toqueue...

Processisreading...

Geturl_1fromqueue

Geturl_4fromqueue

puturl_5toqueue...

Geturl_5fromqueue

puturl_2toqueue...

Geturl_2fromqueue

puturl_3toqueue...

Geturl_3fromqueue

puturl_6toqueue...

Geturl_6fromqueue

mian

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2.使用Pipe进程间通信

Pipe常用于两个进程，两个进程分别位于管道的两端 * Pipe方法返回（conn1,conn2）代表一个管道的两个端，Pipe方法有duplex参数，默认为True，即全双工模式，若为FALSE，conn1只负责接收信息，conn2负责发送,Pipe同样也包含两个方法：

send() : 发送信息;

recv() : 接收信息;

frommultiprocessingimportProcess

frommultiprocessingimportPipe

importos,time,random

#写数据进程执行的代码

defproc_send(pipe,urls):

    #print 'Process is write....'

    forurlinurls:

        print('Process is send :%s'%url)

        pipe.send(url)

        time.sleep(random.random())

#读数据进程的代码

defproc_recv(pipe):

    whileTrue:

        print('Process rev:%s'%pipe.recv())

        time.sleep(random.random())

if__name__=='__main__':

    #父进程创建pipe，并传给各个子进程

    pipe=Pipe()

    p1=Process(target=proc_send,args=(pipe[0],['url_'+str(i)foriinrange(10)]))

    p2=Process(target=proc_recv,args=(pipe[1],))

    #启动子进程，写入

    p1.start()

    p2.start()

    p1.join()

    p2.terminate()

    print("mian")

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输出结果：

Processissend:url_0

Processrev:url_0

Processissend:url_1

Processrev:url_1

Processissend:url_2

Processrev:url_2

Processissend:url_3

Processrev:url_3

Processissend:url_4

Processrev:url_4

Processissend:url_5

Processissend:url_6

Processissend:url_7

Processrev:url_5

Processissend:url_8

Processissend:url_9

Processrev:url_6

mian

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三.测试queue.Queue来完成进程间通信能否成功？

当然我们也可以尝试使用线程threading的Queue是否能完成线程间通信，示例代码如下：

frommultiprocessingimportProcess

# from multiprocessing import Queue    # 进程间通信Queue，两者不要混淆

importqueue                            # 线程间通信queue.Queue，两者不要混淆

importtime

defp_put(q,*args):

    q.put(args)

    print('Has put %s'%args)

defp_get(q,*args):

    print('%s wait to get...'%args)

    print(q.get())

    print('%s got it'%args)

if__name__=="__main__":

    q=queue.Queue()

    p1=Process(target=p_put,args=(q,'p1',))

    p2=Process(target=p_get,args=(q,'p2',))

    p1.start()

    p2.start()

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直接异常报错：

Traceback(mostrecentcalllast):

  File"E:/Project/python_project/untitled10/123.py",line38,in

    p1.start()

  File"G:\ProgramData\Anaconda3\lib\multiprocessing\process.py",line105,instart

    self._popen=self._Popen(self)

  File"G:\ProgramData\Anaconda3\lib\multiprocessing\context.py",line223,in_Popen

    return_default_context.get_context().Process._Popen(process_obj)

  File"G:\ProgramData\Anaconda3\lib\multiprocessing\context.py",line322,in_Popen

    returnPopen(process_obj)

  File"G:\ProgramData\Anaconda3\lib\multiprocessing\popen_spawn_win32.py",line65,in__init__

    reduction.dump(process_obj,to_child)

  File"G:\ProgramData\Anaconda3\lib\multiprocessing\reduction.py",line60,indump

    ForkingPickler(file,protocol).dump(obj)

TypeError:can'tpickle_thread.lockobjects

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