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Python多进程入门、分布式进程数据共享实例详解

更新时间:2020-07-04 08:18:01 作者:startmvc
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

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。

Python 多进程 分布式 数据共享