python使用multiprocessing多进程通讯

2024-08-31 07:20

本文主要是介绍python使用multiprocessing多进程通讯,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

python使用multiprocessing,多进程通讯

    • 1 使用管道(Pipe)和使用队列(Queue)
    • 2 进行父进程和子进程间的简单通信
      • 1. 使用管道(Pipe)
        • 示例代码
      • 2. 使用队列(Queue)
        • 示例代码
      • 总结
    • 3 进行多个进程间的简单通信
      • 示例 1: 使用管道(Pipe)进行多个进程间的简单通信
        • 示例代码
      • 示例 2: 使用队列(Queue)进行多个进程间的简单通信
        • 示例代码
      • 解释
        • 示例 1: 使用管道(Pipe)进行多个进程间的简单通信
        • 示例 2: 使用队列(Queue)进行多个进程间的简单通信
      • 总结
    • 4 进程池中的简单通信
      • 示例 1: 使用管道(Pipe)进行进程池中的简单通信
        • 示例代码
      • 示例 2: 使用队列(Queue)进行进程池中的简单通信
        • 示例代码
      • 解释
        • 示例 1: 使用管道(Pipe)进行进程池中的简单通信
        • 示例 2: 使用队列(Queue)进行进程池中的简单通信
      • 总结

1 使用管道(Pipe)和使用队列(Queue)

在Python中,multiprocessing模块提供了一种简单的方式来利用多核处理器进行并行处理。对于进程间的通信,multiprocessing模块提供了几种机制,其中最常用的是管道(Pipe)和队列(Queue)。下面我将详细介绍这两种方法,并给出相应的示例代码。

2 进行父进程和子进程间的简单通信

1. 使用管道(Pipe)

管道是进程间通信的一种非常直接的方式。它可以实现两个进程之间的双向通信。multiprocessing.Pipe() 函数创建一对连接两端的管道对象。

示例代码

这里有一个使用管道进行进程间通信的例子:

import multiprocessingdef worker(conn):# 从管道接收消息msg = conn.recv()print(f"Received: {msg}")# 向管道发送消息conn.send("Reply from the worker")# 关闭管道conn.close()if __name__ == '__main__':# 创建管道parent_conn, child_conn = multiprocessing.Pipe()# 创建子进程p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(child_conn,))# 启动子进程p.start()# 向管道发送消息parent_conn.send("Hello from the main process!")# 从管道接收回复reply = parent_conn.recv()print(f"Received Reply: {reply}")# 等待子进程结束p.join()

在这个例子中:

  • 我们首先导入了 multiprocessing 模块。
  • 使用 multiprocessing.Pipe() 创建了一个管道,返回两个连接对象 parent_connchild_conn
  • 创建了一个子进程 p,它调用 worker 函数,并传入 child_conn 作为参数。
  • 主进程中,我们向管道发送了一条消息 "Hello from the main process!"
  • 子进程中,我们从管道接收了这条消息,并打印出来,然后向管道发送回复。
  • 主进程中,我们再次从管道接收回复,并打印出来。
  • 最后,我们等待子进程结束。

2. 使用队列(Queue)

队列是一种更安全的进程间通信方式,因为它内置了线程安全的锁机制,可以避免竞态条件。multiprocessing.Queue() 可以创建一个进程安全的队列对象。

示例代码

这里是一个使用队列进行进程间通信的例子:

import multiprocessingdef worker(queue):# 从队列接收消息msg = queue.get()print(f"Received: {msg}")# 向队列发送消息queue.put("Reply from the worker")if __name__ == '__main__':# 创建队列queue = multiprocessing.Queue()# 创建子进程p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue,))# 启动子进程p.start()# 向队列发送消息queue.put("Hello from the main process!")# 从队列接收回复reply = queue.get()print(f"Received Reply: {reply}")# 等待子进程结束p.join()

在这个例子中:

  • 我们同样首先导入了 multiprocessing 模块。
  • 使用 multiprocessing.Queue() 创建了一个队列对象。
  • 创建了一个子进程 p,它调用 worker 函数,并传入 queue 作为参数。
  • 主进程中,我们向队列发送了一条消息 "Hello from the main process!"
  • 子进程中,我们从队列接收了这条消息,并打印出来,然后向队列发送回复。
  • 主进程中,我们再次从队列接收回复,并打印出来。
  • 最后,我们等待子进程结束。

总结

管道和队列都是有效的进程间通信机制。管道适用于两个进程之间直接通信的情况,而队列则更适合多个进程之间共享数据,尤其是在数据顺序和安全性方面有较高要求的情况下。选择哪种方法取决于你的具体需求和场景。

3 进行多个进程间的简单通信

当然可以!下面我将提供两个简单的例子来展示如何使用 Python 的 multiprocessing 模块进行多个并行进程间的通信。我们将分别使用管道(Pipe)和队列(Queue)来实现这一目标。

示例 1: 使用管道(Pipe)进行多个进程间的简单通信

在这个例子中,我们将创建一个主进程和两个子进程。主进程将发送乘法运算请求给子进程,子进程将计算结果并将其返回给主进程。

示例代码
import multiprocessingdef worker(conn):"""子进程处理函数"""while True:# 从管道接收消息data = conn.recv()if data is None:breaka, b = data# 计算结果result = a * b# 向管道发送结果conn.send(result)if __name__ == '__main__':# 创建管道parent_conns, child_conns = zip(*[multiprocessing.Pipe() for _ in range(2)])# 创建子进程processes = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(conn,)) for conn in child_conns]# 启动子进程for p in processes:p.start()# 发送乘法请求requests = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]for i, (a, b) in enumerate(requests):parent_conns[i % len(parent_conns)].send((a, b))# 接收结果results = []for i, parent_conn in enumerate(parent_conns):for _ in range(len(requests) // len(parent_conns)):result = parent_conn.recv()results.append(result)print(f"Result: {result}")# 发送结束信号for parent_conn in parent_conns:parent_conn.send(None)# 等待子进程结束for p in processes:p.join()print("All results:", results)

示例 2: 使用队列(Queue)进行多个进程间的简单通信

在这个例子中,我们将使用队列来进行多个进程间的通信。我们将创建一个主进程和两个子进程。主进程将发送乘法运算请求到队列中,子进程将从队列中取出请求进行计算,并将结果发送回主进程。

示例代码
import multiprocessingdef worker(input_queue, output_queue):"""子进程处理函数"""while True:# 从队列接收消息data = input_queue.get()if data is None:breaka, b = data# 计算结果result = a * b# 向队列发送结果output_queue.put(result)if __name__ == '__main__':# 创建队列input_queue = multiprocessing.Queue()output_queue = multiprocessing.Queue()# 创建子进程processes = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(input_queue, output_queue)) for _ in range(2)]# 启动子进程for p in processes:p.start()# 发送乘法请求requests = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]for request in requests:input_queue.put(request)# 接收结果results = []for _ in range(len(requests)):result = output_queue.get()results.append(result)print(f"Result: {result}")# 发送结束信号for _ in range(len(processes)):input_queue.put(None)# 等待子进程结束for p in processes:p.join()print("All results:", results)

解释

示例 1: 使用管道(Pipe)进行多个进程间的简单通信
  1. 我们创建了两个双向管道,它们由 parent_connchild_conn 组成。
  2. 创建了两个子进程 processes,它们调用 worker 函数,并传入 child_conn 作为参数。
  3. 主进程中,我们依次向管道发送乘法请求。
  4. 子进程中,我们从管道接收请求,计算结果,并将结果通过管道发回给主进程。
  5. 主进程中,我们从管道接收结果,并打印出来。
  6. 最后,我们向管道发送 None 作为结束信号,并等待子进程结束。
示例 2: 使用队列(Queue)进行多个进程间的简单通信
  1. 我们创建了一个输入队列 input_queue 和一个输出队列 output_queue
  2. 创建了两个子进程 processes,它们调用 worker 函数,并传入两个队列作为参数。
  3. 主进程中,我们依次向输入队列发送乘法请求。
  4. 子进程中,我们从输入队列接收请求,计算结果,并将结果通过输出队列发回给主进程。
  5. 主进程中,我们从输出队列接收结果,并打印出来。
  6. 最后,我们向输入队列发送 None 作为结束信号,并等待子进程结束。

总结

这两种方法都可以有效地实现多个进程间的简单通信。使用管道的方式更简单直接,适合两个进程之间的通信。而使用队列的方式更适合多个进程之间的通信,特别是当需要处理多个请求时更为灵活。你可以根据实际情况选择最适合你需求的方法。

4 进程池中的简单通信

当然可以!下面我将提供两个简单的例子来展示如何使用 Python 的 multiprocessing 模块中的 Pool 类进行多个并行进程间的通信。我们将分别使用管道(Pipe)和队列(Queue)来实现这一目标。

示例 1: 使用管道(Pipe)进行进程池中的简单通信

在这个例子中,我们将创建一个主进程和一个进程池。主进程将发送乘法运算请求给进程池中的子进程,子进程将计算结果并将其返回给主进程。

示例代码
import multiprocessingdef worker(conn, a, b):"""子进程处理函数"""# 计算结果result = a * b# 向管道发送结果conn.send(result)if __name__ == '__main__':# 创建管道parent_conn, child_conn = multiprocessing.Pipe()# 创建进程池with multiprocessing.Pool() as pool:# 定义请求requests = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]# 提交任务到进程池results = [pool.apply_async(worker, args=(child_conn, a, b)) for a, b in requests]# 等待所有任务完成for _ in results:result = parent_conn.recv()print(f"Received result: {result}")# 打印所有结果print("All results:", [r.get() for r in results])

示例 2: 使用队列(Queue)进行进程池中的简单通信

在这个例子中,我们将使用队列来进行进程池中的简单通信。我们将创建一个主进程和一个进程池。主进程将发送乘法运算请求到队列中,进程池中的子进程将从队列中取出请求进行计算,并将结果发送回主进程。

示例代码
import multiprocessingdef worker(input_queue, output_queue):"""子进程处理函数"""while True:# 从队列接收消息data = input_queue.get()if data is None:breaka, b = data# 计算结果result = a * b# 向队列发送结果output_queue.put(result)if __name__ == '__main__':# 创建队列input_queue = multiprocessing.Queue()output_queue = multiprocessing.Queue()# 创建进程池with multiprocessing.Pool() as pool:# 提交任务到进程池workers = [pool.apply_async(worker, args=(input_queue, output_queue))]# 发送乘法请求requests = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]for request in requests:input_queue.put(request)# 接收结果results = []for _ in range(len(requests)):result = output_queue.get()results.append(result)print(f"Received result: {result}")# 发送结束信号for _ in range(len(workers)):input_queue.put(None)# 等待所有任务完成for w in workers:w.get()# 打印所有结果print("All results:", results)

解释

示例 1: 使用管道(Pipe)进行进程池中的简单通信
  1. 我们创建了一个双向管道,它由 parent_connchild_conn 组成。
  2. 创建了一个进程池。
  3. 主进程中,我们依次向进程池提交乘法请求,并定义了一个回调函数 worker,该函数将结果通过管道发给主进程。
  4. 进程池内部调度执行任务,并通过管道将结果发送给主进程。
  5. 主进程中,我们从管道接收结果,并打印出来。
  6. 最后,我们通过 results 列表收集所有的结果。
示例 2: 使用队列(Queue)进行进程池中的简单通信
  1. 我们创建了一个输入队列 input_queue 和一个输出队列 output_queue
  2. 创建了一个进程池。
  3. 主进程中,我们依次向输入队列发送乘法请求。
  4. 进程池中的子进程从输入队列接收请求,计算结果,并将结果通过输出队列发回给主进程。
  5. 主进程中,我们从输出队列接收结果,并打印出来。
  6. 最后,我们向输入队列发送 None 作为结束信号,并等待所有任务完成。

总结

这两种方法都可以有效地实现进程池中的简单通信。使用管道的方式更简单直接,适合两个进程之间的通信。而使用队列的方式更适合多个进程之间的通信,特别是当需要处理多个请求时更为灵活。你可以根据实际情况选择最适合你需求的方法。请注意,在使用进程池时,我们通常不需要直接管理进程间的通信,而是利用进程池提供的方法来间接实现。

这篇关于python使用multiprocessing多进程通讯的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1123256

相关文章

C++使用栈实现括号匹配的代码详解

《C++使用栈实现括号匹配的代码详解》在编程中,括号匹配是一个常见问题,尤其是在处理数学表达式、编译器解析等任务时,栈是一种非常适合处理此类问题的数据结构,能够精确地管理括号的匹配问题,本文将通过C+... 目录引言问题描述代码讲解代码解析栈的状态表示测试总结引言在编程中,括号匹配是一个常见问题,尤其是在

Python调用Orator ORM进行数据库操作

《Python调用OratorORM进行数据库操作》OratorORM是一个功能丰富且灵活的PythonORM库,旨在简化数据库操作,它支持多种数据库并提供了简洁且直观的API,下面我们就... 目录Orator ORM 主要特点安装使用示例总结Orator ORM 是一个功能丰富且灵活的 python O

Java中String字符串使用避坑指南

《Java中String字符串使用避坑指南》Java中的String字符串是我们日常编程中用得最多的类之一,看似简单的String使用,却隐藏着不少“坑”,如果不注意,可能会导致性能问题、意外的错误容... 目录8个避坑点如下:1. 字符串的不可变性:每次修改都创建新对象2. 使用 == 比较字符串,陷阱满

Python使用国内镜像加速pip安装的方法讲解

《Python使用国内镜像加速pip安装的方法讲解》在Python开发中,pip是一个非常重要的工具,用于安装和管理Python的第三方库,然而,在国内使用pip安装依赖时,往往会因为网络问题而导致速... 目录一、pip 工具简介1. 什么是 pip?2. 什么是 -i 参数?二、国内镜像源的选择三、如何

使用C++实现链表元素的反转

《使用C++实现链表元素的反转》反转链表是链表操作中一个经典的问题,也是面试中常见的考题,本文将从思路到实现一步步地讲解如何实现链表的反转,帮助初学者理解这一操作,我们将使用C++代码演示具体实现,同... 目录问题定义思路分析代码实现带头节点的链表代码讲解其他实现方式时间和空间复杂度分析总结问题定义给定

Linux使用nload监控网络流量的方法

《Linux使用nload监控网络流量的方法》Linux中的nload命令是一个用于实时监控网络流量的工具,它提供了传入和传出流量的可视化表示,帮助用户一目了然地了解网络活动,本文给大家介绍了Linu... 目录简介安装示例用法基础用法指定网络接口限制显示特定流量类型指定刷新率设置流量速率的显示单位监控多个

JavaScript中的reduce方法执行过程、使用场景及进阶用法

《JavaScript中的reduce方法执行过程、使用场景及进阶用法》:本文主要介绍JavaScript中的reduce方法执行过程、使用场景及进阶用法的相关资料,reduce是JavaScri... 目录1. 什么是reduce2. reduce语法2.1 语法2.2 参数说明3. reduce执行过程

如何使用Java实现请求deepseek

《如何使用Java实现请求deepseek》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Java实现请求deepseek功能,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录1.deepseek的api创建2.Java实现请求deepseek2.1 pom文件2.2 json转化文件2.2

python使用fastapi实现多语言国际化的操作指南

《python使用fastapi实现多语言国际化的操作指南》本文介绍了使用Python和FastAPI实现多语言国际化的操作指南,包括多语言架构技术栈、翻译管理、前端本地化、语言切换机制以及常见陷阱和... 目录多语言国际化实现指南项目多语言架构技术栈目录结构翻译工作流1. 翻译数据存储2. 翻译生成脚本

C++ Primer 多维数组的使用

《C++Primer多维数组的使用》本文主要介绍了多维数组在C++语言中的定义、初始化、下标引用以及使用范围for语句处理多维数组的方法,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录多维数组多维数组的初始化多维数组的下标引用使用范围for语句处理多维数组指针和多维数组多维数组严格来说,C++语言没