Python通过4种方式实现进程数据通信

python提供了4种方式来满足进程间的数据通信

1. 使用multiprocessing.Queue可以在进程间通信,但不能在Pool池创建的进程间进行通信

2. 使用multiprocessing.Manager.Queue可以在Pool进程池创建的进程间进行通信

3. 通过Pipe进行线程间的通信, pipe进程间通信的性能高于Queue,但是它只能在两个进程间进行通信

4. 使用Manager类提供的数据结构可以进行进程间的通信

from multiprocessing import Process, Queue, Pool, Manager, Pipe# 注意线程间的通信,使用的queue.Queue# from queue import Queueimport time# 1. 使用multiprocessing.Queue可以在进程间通信# def producer(queue):# queue.put(’A’)# time.sleep(2)## def consumer(queue):# time.sleep(2)# data = queue.get()# print(data)## if __name__ == ’__main__’:# queue= Queue(10)# p = Process(target=producer, args=(queue,))# c = Process(target=consumer, args=(queue,))# p.start()# c.start()# p.join()# c.join()# 2. 使用共享全局变量,在多进程间通信(结论: 不行)# def producer(a):# a += 1# time.sleep(2)### def consumer(a):# time.sleep(2)# print(a)## if __name__ == ’__main__’:# a = 1# p = Process(target=producer, args=(a,))# c = Process(target=consumer, args=(a,))# p.start()# c.start()# p.join()# c.join()# 3. multiprocessing.Queue不能用于multiprocessing.Pool进程池创建的进程间进行通信# def producer(queue):# queue.put(’A’)# time.sleep(2)### def consumer(queue):# time.sleep(2)# data = queue.get()# print('consumer:%s' % data)### if __name__ == ’__main__’:# # queue = Queue(10) # 这个是使用multiprocessing.Queue,无效# queue = Manager().Queue(10) # 这个是使用multiprocessing.Manager.Queue, 可以# pool = Pool(2)# pool.apply_async(producer, args=(queue,))# pool.apply_async(consumer, args=(queue,))# pool.close()# pool.join()# 4.通过Pipe进行线程间的通信, pipe进程间通信的性能高于Queue# def producer(pipe):# pipe.send(’admin’)### def consumer(pipe):# data = pipe.recv()# print('consumer:%s' % data)### if __name__ == ’__main__’:# receive_pipe, send_pipe = Pipe()# '''Pipe只能适应于两个进程间的通信'''# p = Process(target=producer, args=(send_pipe,))# c = Process(target=consumer, args=(receive_pipe,))# p.start()# c.start()# p.join()# c.join()# 5. 进程间通信的其它方式def add_data(p_dict, key, value): p_dict[key] = valueif __name__ == ’__main__’: progress_dict = Manager().dict() #Manager()类中提供的数据结构都能够做到进程的通信 first_progress = Process(target=add_data, args=(progress_dict, ’name’, ’admin’,)) second_progress = Process(target=add_data, args=(progress_dict, ’age’, 45,)) first_progress.start() second_progress.start() first_progress.join() second_progress.join() print(progress_dict) #{’age’: 45, ’name’: ’admin’}

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