Python多进程入门、分布式进程数据共享实例详解

本文实例讲述了Python多进程入门、分布式进程数据共享。分享给大家供大家参考，具体如下：

python多进程入门

https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html

1、先来个简单的

# coding: utf-8
from multiprocessing import Process
# 定义函数
def addUser():
  print("addUser")
if __name__ == "__main__":
  p1 = Process(target=addUser)
  p1.start()

多进程包multiprocessing；
创建进程p1 = Process(target=函数名);
开始进程p1.start()。

2、通过进程ID来区分父子进程

# coding: utf-8
from multiprocessing import Process
import os
# 定义一个list
myList = ["a","b"];
# 定义函数
def addUser(list):
  print(os.getpid()) # 进程ID
  print(os.getppid()) # 父进程ID
if __name__ == "__main__":
  p1 = Process(target=addUser,args=(myList,))
  p1.start()
  # 这里是主进程
  print("父进程ID:"+str(os.getpid())) # 进程ID

父进程ID:27084
27085
27084

3、主进程等等子进程执行完毕

# 定义一个list
myList = ["a","b"];
# 定义函数
def addUser(list):
  list.append("c")
  print(list)
if __name__ == "__main__":
  p1 = Process(target=addUser,args=(myList,))
  p1.start()
  print(myList)

['a', 'b']
['a', 'b', 'c']

主线程的print(myList)先于子进程的print(list)执行。

在主进程里，只需要加一句代码：

p1.join() # 等待子进程执行完毕
print(myList)

['a', 'b', 'c']
['a', 'b']

执行的顺序就不一样了。

分布式进程数据共享

通过Manager实现数据共享。

Manager会创建一个服务进程，其他的进程都统一来访问这个server进程，从而达到多进程之间的数据通信。

一旦主进程结束，则server进程也讲结束

1、不多说，直接上代码

# coding: utf-8
from multiprocessing import Process, Manager
# 定义函数
def addUser(list):
  list.append("c") # 给list添加了一个元素
  print(list)
if __name__ == "__main__":
  mgr = Manager()
  my_list = mgr.list(["a","b"]) # 通过Manager对象创建list
  p1 = Process(target=addUser,args=(my_list,))
  p1.start()
  p1.join()
  print(my_list)

注意2次打印list，在子进程(addUser())里还改变了list数据。我们看看2次打印结果：

['a', 'b', 'c']
['a', 'b', 'c']

说明通过Manager对象创建的list数据能够在进程之间通信了。

2、分布式的数据共享
https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html

2.1、创建一个server

datamgr.py内容如下：

# coding: utf-8
from multiprocessing.managers import BaseManager
if __name__ == "__main__":
   mgr = BaseManager(address=('127.0.0.1', 50000), authkey=b'password')
   mgr.register("getUser", callable=lambda :["a","b"])
   # server永不关闭
   server = mgr.get_server()
   server.serve_forever()

作为数据提供者。

2.2、在test.py里(可能是另外一台服务器里) 连接这个server

# coding: utf-8
from multiprocessing import Process, Manager
from multiprocessing.managers import BaseManager
if __name__ == "__main__":
  mgr = BaseManager(address=('127.0.0.1', 50000), authkey=b'password')
  mgr.register("getUser")
  mgr.connect() # 连接远程的server
  my_list = mgr.getUser() # 从server获取数据
  print(my_list) # ['a', 'b']

连上了，并获取到了数据。

3、创建2个子进程，修改list数据，看看是不是能够共享？

# 定义函数
def addUser(list):
  list.append("c")
def addUser2(list):
  list.append("d")
if __name__ == "__main__":
  mgr = BaseManager(address=('127.0.0.1', 50000), authkey=b'password')
  mgr.register("getUser")
  mgr.connect() # 连接远程的server
  my_list = mgr.getUser() # 从server获取数据
  # 创建2个子进程
  p1 = Process(target=addUser,args=(my_list,))
  p1.start()
  p2 = Process(target=addUser2, args=(my_list,))
  p2.start()
  # 等待2个子进程执行完毕
  p1.join()
  p2.join()
  # 在主进程打印最终的list
  print(my_list) # ['a', 'b', 'c', 'd']

显然，在子进程里往list添加数据有效。

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python进程与线程操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》、《Python+MySQL数据库程序设计入门教程》及《Python常见数据库操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

Python多进程入门、分布式进程数据共享实例详解

相关推荐