Python进程间通信

红太狼 2022-10-23 04:52 32阅读 0赞

## 进程间通信 - Queue ##

进程 `Process` 之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

例如：在程序中我们可以使用文件、**消息队列**（`Queue`）等。

### Queue的使用 ###

可以使用 `multiprocessing` 模块的 `Queue` 实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息队列程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：

from multiprocessing import Queue
    
    
    def queue_test():
        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())	#False
        q.put("消息3")
        print(q.full()) #True
    
    
        #因为消息列队已满下面的try都会抛出异常，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("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())
    
        try:
            q.put_nowait("消息4")
        except:
            print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())
    
    
        #推荐的方式，先判断消息列队是否已满，再写入
        if not q.full():
            q.put_nowait("消息4")
    
    
        #读取消息时，先判断消息列队是否为空，再读取
        if not q.empty():
            for i in range(q.qsize()):
                print(q.get_nowait())
            
            
    def main():
        queue_test()
        
    
    if __name__ == "__main__"
    	main()

**运行结果：**

False
    True
    消息列队已满，现有消息数量:3
    消息列队已满，现有消息数量:3
    消息1
    消息2
    消息3

**说明**

初始化 `Queue()`对象时（例如：q = Queue()），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.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，反之False ；
 *  `Queue.full()`：如果队列满了，返回True，反之False；
 *  `Queue.get([block[, timeout]])`：获取队列中的一条消息，然后将其从列队中移除，block默认值为True；

1）如果 `block` 使用默认值 `True`，且没有设置 timeout（单位秒），**消息列队如果为空**，此时程序将被阻塞（**停在读取状态**），直到从消息列队读到消息为止，如果设置了 `timeout`，则会等待 timeout 秒，若还没读取到任何消息，则抛出 **“Queue.Empty”** 异常；

2）如果block值为False，消息列队如果为空，则会立刻抛出"Queue.Empty"异常；

*  `Queue.get_nowait()`：相当 `Queue.get(False)`；
 *  `Queue.put(item,[block[, timeout]])`：将item消息写入队列，block默认值为True；

1）如果 `block` 使用默认值，且没有设置 timeout（单位秒），**消息列队如果已经没有空间可写入**，此时程序将被阻塞（**停在写入状态**），直到从消息列队腾出空间为止，如果设置了 `timeout`，则会等待 timeout 秒，若还没空间，则抛出 **“Queue.Full”** 异常；

2）如果 `block` 值为 `False`，消息列队如果没有空间可写入，则会立刻抛出 **“Queue.Full”** 异常；

*  `Queue.put_nowait(item)`：相当 `Queue.put(item, False)`；

### Queue实例 ###

我们以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：

import os, time, random
    from multiprocessing import Process, Queue
    
    
    # 写数据进程执行的代码:
    def write(q):
        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):
        while True:
            if not q.empty():
                value = q.get(True)
                print('Get %s from queue.' % value)
                time.sleep(random.random())
            else:
                break
    
                
    def 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()    
        # 等待pw结束:
        pw.join()
        # 启动子进程pr，读取:
        pr.start()
        pr.join()
        # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
        print('')
        print('所有数据都写入并且读完')
        
        
    if __name__=='__main__':
        main()

**运行结果：**

Put A to queue...
    Put B to queue...
    Put C to queue...
    Get A from queue.
    Get B from queue.
    Get C from queue.
    
    所有数据都写入并且读完
    [Finished in 4.0s]

## 进程池Pool ##

当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用 `multiprocessing` 中的 `Process` 动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到**multiprocessing模块提供的Pool方法**。

初始化 `Pool` 时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到 `Pool` 中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会用之前的进程来执行新的任务，请看下面的实例：

# -*- coding:utf-8 -*-
    import os, time, random
    from multiprocessing import Pool
    
    
    def worker(msg):
        t_start = time.time()
        print("%s开始执行,进程号为%d" % (msg,os.getpid()))
        # random.random()随机生成0~1之间的浮点数
        time.sleep(random.random()*2) 
        t_stop = time.time()
        print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f\n" % (t_stop-t_start))
    
        
    def main():
        po = Pool(3)  # 定义一个进程池，最大进程数3
        for i in range(0,10):
            # Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
            # 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
            po.apply_async(worker,(i,))
    
        print("----start----")
        po.close()  # 关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
        po.join()  # 等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
        print("-----end-----")
        
       
    if __name__ == "__main__":
        main()

**运行结果：**

----start----
    2开始执行,进程号为3248
    2 执行完毕，耗时0.40
    
    3开始执行,进程号为3248
    3 执行完毕，耗时0.60
    
    4开始执行,进程号为3248
    4 执行完毕，耗时0.76
    
    8开始执行,进程号为3248
    8 执行完毕，耗时0.85
    
    1开始执行,进程号为12656
    1 执行完毕，耗时1.07
    
    5开始执行,进程号为12656
    5 执行完毕，耗时0.26
    
    6开始执行,进程号为12656
    6 执行完毕，耗时1.08
    
    9开始执行,进程号为12656
    9 执行完毕，耗时0.37
    
    0开始执行,进程号为3656
    0 执行完毕，耗时1.45
    
    7开始执行,进程号为3656
    7 执行完毕，耗时1.82
    
    -----end-----
    [Finished in 3.6s]

### Pool常用函数解析 ###

*  **apply\_async(func\[, args\[, kwds\]\])** ：使用非阻塞方式调用 `func`（并行执行，堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程），args为传递给func的参数列表，kwds为传递给func的关键字参数列表
 *  **close()**：关闭Pool，使其不再接受新的任务
 *  **terminate()**：不管任务是否完成，立即终止
 *  **join()**：主进程阻塞，等待子进程的退出， 必须在 `close` 或 `terminate` 之后使用

## 进程池中的Queue ##

如果要使用 `Pool` 创建进程，就需要使用 `multiprocessing.Manager()` 中的 `Queue()`，而不是`multiprocessing.Queue()`，否则会得到一条如下的错误信息：

`RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.`

下面的实例演示了进程池中的进程如何通信：

# -*- coding:utf-8 -*-
    import os,time,random
    from multiprocessing import Manager,Pool
    
    
    def reader(q):
        print("reader启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
        for i in range(q.qsize()):
            print("reader从Queue获取到消息：%s" % q.get(True))
    
            
    def writer(q):
        print("writer启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
        for i in "ithui":
            q.put(i)
    
           
    def main():
        print("(%s) start" % os.getpid())
        q = Manager().Queue()  # 使用Manager中的Queue
        po = Pool()
        po.apply_async(writer, (q,))
    
        time.sleep(1)  # 先让上面的任务向Queue存入数据，然后再让下面的任务开始从中取数据
    
        po.apply_async(reader, (q,))
        po.close()
        po.join()
        print("(%s) End" % os.getpid())
        
        
    if __name__=="__main__":
        main()

**运行结果：**

(3248) start
    writer启动(8684),父进程为(3248)
    reader启动(13248),父进程为(3248)
    reader从Queue获取到消息：i
    reader从Queue获取到消息：t
    reader从Queue获取到消息：h
    reader从Queue获取到消息：u
    reader从Queue获取到消息：i
    (3248) End
    [Finished in 1.4s]

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