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成都創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站制作重慶分公司

python進程使用Queue和Pipe通信-創(chuàng)新互聯(lián)

背景

當使用多個線程操作任務的時候,如果線程間有需要通信的地方，那么不可避免的要實現(xiàn)到線程間的通信，來互相通知消息，同步任務的執(zhí)行。

創(chuàng)新互聯(lián)建站堅持“要么做到，要么別承諾”的工作理念，服務領域包括：成都網(wǎng)站建設、成都做網(wǎng)站、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣等服務，滿足客戶于互聯(lián)網(wǎng)時代的雙湖網(wǎng)站設計、移動媒體設計的需求，幫助企業(yè)找到有效的互聯(lián)網(wǎng)解決方案。努力成為您成熟可靠的網(wǎng)絡建設合作伙伴！

一.通信

1.線程threading共享內存地址，進程與進程Peocess之間相互獨立，互不影響（相當于深拷貝）；

2.在線程間通信的時候可以使用Queue模塊完成，進程間通信也可以通過Queue完成，但是此Queue并非線程的Queue，進程間通信Queue是將數(shù)據(jù) pickle 后傳給另一個進程的 Queue，用于父進程與子進程之間的通信或同一父進程的子進程之間通信；

queue

python中的queue模塊其實是對數(shù)據(jù)結構中棧和隊列這種數(shù)據(jù)結構的封裝，把抽象的數(shù)據(jù)結構封裝成類的屬性和方法

使用Queue線程間通信：

#導入線程相關模塊

importthreading

importqueue

q=queue.Queue()

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使用Queue進程間通信，適用于多個進程之間通信：

# 導入進程相關模塊

frommultiprocessingimportProcess

frommultiprocessingimportQueue

q=Queue()

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使用Pipe進程間通信，適用于兩個進程之間通信（一對一）：

# 導入進程相關模塊

frommultiprocessingimportProcess

frommultiprocessingimportPipe

pipe=Pipe()

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二.python進程間通信Queue/Pipe使用

python提供了多種進程通信的方式，主要Queue和Pipe這兩種方式，Queue用于多個進程間實現(xiàn)通信，Pipe用于兩個進程的通信；

1.使用Queue進程間通信，Queue包含兩個方法：

  • put()：以插入數(shù)據(jù)到隊列中，他還有兩個可選參數(shù)：blocked和timeout。詳情自行百度

  • get()：從隊列讀取并且刪除一個元素。同樣，他還有兩個可選參數(shù)：blocked和timeout。詳情自行百度

# !usr/bin/env python

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

"""

@Author:何以解憂

@Blog(個人博客地址): shuopython.com

@WeChat Official Account(微信公眾號)：猿說python

@Github:www.github.com

@File:python_process_queue.py

@Time:2019/12/21 21:25

@Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程序人生的精彩需要堅持不懈地積累！

"""

frommultiprocessingimportProcess

frommultiprocessingimportQueue

importos,time,random

#寫數(shù)據(jù)進程執(zhí)行的代碼

defproc_write(q,urls):

    print('Process is write....')

    forurlinurls:

        q.put(url)

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

        time.sleep(random.random())

#讀數(shù)據(jù)進程的代碼

defproc_read(q):

    print('Process is reading...')

    whileTrue:

        url=q.get(True)

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

if__name__=='__main__':

    #父進程創(chuàng)建Queue，并傳給各個子進程

    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,))

    #啟動子進程，寫入

    proc_write1.start()

    proc_write2.start()

    proc_reader.start()

    #等待proc_write1結束

    proc_write1.join()

    proc_write2.join()

    #proc_raader進程是死循環(huán)，強制結束

    proc_reader.terminate()

    print("mian")

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輸出結果：

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進程間通信

Pipe常用于兩個進程，兩個進程分別位于管道的兩端 * Pipe方法返回（conn1,conn2）代表一個管道的兩個端，Pipe方法有duplex參數(shù)，默認為True，即全雙工模式，若為FALSE，conn1只負責接收信息，conn2負責發(fā)送,Pipe同樣也包含兩個方法：

send() : 發(fā)送信息;

recv() : 接收信息;

frommultiprocessingimportProcess

frommultiprocessingimportPipe

importos,time,random

#寫數(shù)據(jù)進程執(zhí)行的代碼

defproc_send(pipe,urls):

    #print 'Process is write....'

    forurlinurls:

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

        pipe.send(url)

        time.sleep(random.random())

#讀數(shù)據(jù)進程的代碼

defproc_recv(pipe):

    whileTrue:

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

        time.sleep(random.random())

if__name__=='__main__':

    #父進程創(chuàng)建pipe，并傳給各個子進程

    pipe=Pipe()

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

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

    #啟動子進程，寫入

    p1.start()

    p2.start()

    p1.join()

    p2.terminate()

    print("mian")

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輸出結果：

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.測試queue.Queue來完成進程間通信能否成功？

當然我們也可以嘗試使用線程threading的Queue是否能完成線程間通信，示例代碼如下：

frommultiprocessingimportProcess

# from multiprocessing import Queue    # 進程間通信Queue，兩者不要混淆

importqueue                            # 線程間通信queue.Queue，兩者不要混淆

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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直接異常報錯：

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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文章名稱：python進程使用Queue和Pipe通信-創(chuàng)新互聯(lián)
當前網(wǎng)址：http://weahome.cn/article/ddgjhg.html

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