Python如何快速实现分布式任务

深入读了读python的官方文档，发觉Python自带的multiprocessing模块有很多预制的接口可以方便的

深入读了读python的官方文档，发觉Python自带的multiprocessing模块有很多预制的接口可以方便的实现多个主机之间的通讯，进而实现典型的生产者-消费者模式的分布式任务架构。

之前，为了在Python中实现生产者-消费者模式，往往就会选择一个额外的队列系统，比如rabbitMQ之类。此外，你有可能还要设计一套任务对象的序列化方式以便塞入队列。如果没有队列的支持，那不排除有些同学不得不从socket服务器做起，直接跟TCP/IP打起交道来。

其实multiprocessing.managers中有个BaseManager就为开发者提供了这样一个快速接口。

我们假定的场景是1个生产者（producer.py）+8个消费者(worker.py)的系统，还有一个中央节点负责协调（server.py）实现如下：

server.py

from multiprocessing.managers import BaseManager
import Queue

queue = Queue.Queue() #初始化一个Q，用于消息传递
class QueueManager(BaseManager):
 pass

QueueManager.register('get_queue', callable=lambda:queue) # 在系统中发布get_queue这个业务

if __name__ == '__main__':
 m = QueueManager(address=('10.239.85.193', 50000),authkey='abr' )
 # 监听所有10.239.85.193的50000口
 s = m.get_server()
 s.serve_forever()

worker.py

from multiprocessing.managers import BaseManager
from multiprocessing import Pool


class QueueManager(BaseManager):
 pass

QueueManager.register('get_queue') 

def feb(i): #经典的'山羊增殖'
 if i < 2: return 1
 if i < 5 : return feb(i-1) + feb(i-2)
 return feb(i-1) + feb(i-2) - feb(i-5)

def worker(i): 
 m = QueueManager(address=('10.239.85.193', 50000), authkey='abr')
#连接server
 m.connect()
 while True:
 queue = m.get_queue()
# 获取Q
 c = queue.get()
 print feb(c)

if __name__ == '__main__':

 p = Pool(8) # 分进程启动8个worker
 p.map(worker, range(8))
producer.py

from multiprocessing.managers import BaseManager


class QueueManager(BaseManager):
 pass
QueueManager.register('get_queue')


if __name__ == '__main__':
 m = QueueManager(address=('10.239.85.193', 50000), authkey='abr')
 m.connect()
 i = 0
 while True:
 queue = m.get_queue()
 queue.put(48)

 i+=1

系统会直接将Queue() 对象中的数据直接封装后通过TCP 50000端口在主机之间传递。不过需要注意的是，由于authkey的缘故，各个节点要求python的版本一致。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。