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进程间通信
全局变量在多个进程中不共享,进程之间的数据是独立的,默认情况下互不影响
from multiprocessing import Process num=1 def work1(): global num num+=5 print('子进程 1 运行, num:',num) def work2(): global num num += 10 print('子进程 2 运行, num: ',num) if __name__=='__main__': print('父进程开始运行') p1=Process(target=work1) p2=Process(target=work2) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join()'运行用 Queue 实现多进程之间的数据传递
Queue 是多进程安全的队列,可以使用 Queue 实现多进程之间的数据传递。
put 方法用以插入数据到队列中, put 方法还有两个可选参数: blocked 和 timeout。如果 blocked 为 True(默认值),并且 timeout 为正值,该方法会阻塞 timeout 指定的时间,直到该队列有剩余的空间。如果超时,会抛出 Queue.full 异常。如果 blocked 为 False,但该 Queue 已满,会立即抛出 Queue.full 异常。
get 方法可以从队列读取并且删除一个元素。同样, get 方法有两个可选参数: blocked和 timeout。如果 blocked 为 True(默认值),并且 timeout 为正值,那么在等待时间内没有取到任何元素,会抛出 Queue.Empty 异常。如果 blocked 为 False,有两种情况存在,如果Queue 有一个值可用,则立即返回该值,否则,如果队列为空,则立即抛出Queue.Empty 异常
from multiprocessing import Queue q=Queue(3) q.put('消息 1') q.put('消息 2') print('消息队列是否已满: ',q.full()) q.put('消息 3') print('消息队列是否已满: ',q.full()) #q.put('消息 4')因为消息队列已满,需要直接写入需要等待,如果超时会抛出异常, #所以写入时候需判断,消息队列是否已满 if not q.full(): q.put('消息 4') #同理读取消息时,先判断消息队列是否为空,再读取 if not q.empty(): for i in range(q.qsize()): print(q.get())'运行Queue 队列实现进程间通信
from multiprocessing import * import time def write(q): #将列表中的元素写入队列中 for i in ["a","b","c"]: print('开始写入值%s' % i) q.put(i) time.sleep(1) #读取 def read(q): print('开始读取') while True: if not q.empty(): print('读取到:',q.get()) time.sleep(1) else: break if __name__=='__main__': #创建队列 q=Queue() #创建写入进程 pw=Process(target=write,args=(q,)) pr=Process(target=read,args=(q,)) #启动进程 pw.start() pw.join() pr.start() pr.join()'运行如果使用 Pool 创建进程,就需要使用 multiprocessing.Manager()中的 Queue()来完成进程间的通信,而不是 multiprocessing.Queue(),否则会抛出异常
from multiprocessing import Manager,Pool import time def write(q): #将列表中的元素写入队列中 for i in ["a","b","c"]: print('开始写入值%s' % i) q.put(i) time.sleep(1) #读取 def read(q): print('开始读取') while True: if not q.empty(): print('读取到:',q.get()) time.sleep(1) else: break if __name__=='__main__': #创建队列 q=Manager().Queue() #创建进程池 p=Pool(3) #使用apply阻塞模式创建进程 p.apply(write,(q,)) p.apply(read,(q,)) p.close() p.join()'运行
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