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Python多任务（五）-----4种进程间的通信（数据交换）Queue对象、管道Pipe、共享内存Value和Array、Manager对象详解

2019-02-15 15:31 806 查看

进程间的通信(数据交换)

现有2个进程A和B，他们都在内存中开辟了空间，那么我们在内存中再开辟一个空间C，作用是连接这两个进程的。对于进程来说内存空间是可以共享的（任何一个进程都可以使用内存，内存当中的空间是用地址来标记的，我们通过查找某一个地址就能找到这个内存）A进程可以不断的向C空间输送东西，B进程可以不断的从C空间读取东西，这就是进程间的通信。

Queue对象

对Queue的认识和理解： Queue是复杂的数据结构的一种，即队列。
队列的特点是“先进先出(FIFO)，后进后出(LILO)” 与栈相反，栈的特点“先进后出，后进先出”

使用如下：

注意：创建的Queue对象是multiprocessing模块中的Queue类创建的对象。

import multiprocessing

def send(q):
# 发送数据
s_msg = [11, 22, 33]
for i in s_msg:
q.put(i)
print("---已发数据：%s---" % str(i))
print("---数据发送完成---")

def receive(q):
# 接收数据
r_msg = list()
while True:
r_msg.append(q.get())
if q.empty():
break
print("---数据接收完毕：%s---" % str(r_msg))

def main():
# 创建一个队列
# 注意：是multiprocessing模块中的Queue类
q = multiprocessing.Queue()
# 创建Process对象
p1 = multiprocessing.Process(target=send, args=(q,))
p2 = multiprocessing.Process(target=receive, args=(q,))
# 创建、启动进程
p1.start()
p2.start()

if __name__ =="__main__":
main()

管道Pipe

管道在信息传输上是以流的方式传输，也就是你从A进程不断的写入，B进程源源不断的读出，A进程先写入的就会被B进程先读出，后写进来的就会被后读出。
管道本质： 在内存中开辟一个新的空间，对多个进程可见，在通信形式上形成一种约束。

创建管道：

Pipe(duplex)方法

返回值：返回两个管道流对象，两个管道流对象分别表示管道的两端。 如果参数为True的时候，两个对象均可发送接收，
如果为False时，则第一个对象只能接收，第二个就只能发送。

创建管道对象，管道方法返回两个对象。

利用send()方法、recv()方法向管道发送、接收数据。

一次recv()只能接收一次send()的内容。

send()方法： 数据往管道里面送
send可以发送的数据类型比较多样，字符串，数字，列表

recv()方法：

recv()函数为阻塞函数，当管道中数据为空的时候会阻塞

from multiprocessing import Process, Pipe

def text(name, child_conn):
print(name + "：开始执行...")
print("--执行完成--" )
# 向管道发送数据
child_conn.send(name + "--OK--")

if __name__ == "__main__":
job = []
# 使用全双工通信管道（Pipe()中duplex参数默认值为True）
# 创建管道对象
# Pipe() 该方法的返回值为两个管道对象
child_conn, parent_conn = Pipe()
for i in range(5):
p = Process(target=text, args=(str(i+1), child_conn))
job.append(p)
p.start()
# 从管道接收数据
# 若管道中数据为空时发生阻塞
for i in range(5):
print(parent_conn.recv())

共享内存Value、Array

Value、Array是通过共享内存的方式共享数据

Manager对象

Manager是通过共享进程的方式共享数据。
Manager()返回的manager对象控制了一个server进程，此进程包含的python对象可以被其他的进程通过proxies来访问。从而达到多进程间数据通信且安全。
Manager对象控制一个拥有list、dict、Lock、Condition、Event、Queue等对象的服务端进程，并且允许其他进程访问这些对象。

import multiprocessing
from random import randint

def text(d, key, value):
d[key] = value

if __name__ == "__main__":
mgr = multiprocessing.Manager()
d = mgr.dict()
jobs = [multiprocessing.Process(target=text, args=(d, i+1, (i+1)**2)) for i in range(5)]
for j in jobs:
j.start()
for j in jobs:
j.join()
print(dict(d))
print("--- end ---")

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