标签：队列 作业 The arm *** raw sock 结果 管道通信
前情回顾：
waitpid
创建二级子进程
注意事项：
先根据功能计划模块，确定技术点
做好整体架构的设计
模块的编写 ----》 模块的测试
发现bug或者进行优化
积累调试经验
multiprocessing
Process(name,target,args,kwargs) ---》 进程对象p
p.pid p.name p.start() p.join() p.is_alive()
p.daemon
文件拷贝
cookie ：
size = os.path.getsize(‘file‘)
功能：获取一个文件的大小
************************************************
创建自己的进程类
class Parent(object):
#固定方法，希望父类给实现好
def __call__():
run(1,2,3)
def run(a,b,c):
pass
class Child(Parent):
def __call__():
run(1,2,3)
def run(a,b,c):
....
....
多进程
优点 ： 并行多个任务，提高运行效率
空间独立，数据安全，创建方便
缺点 ： 进程创建销毁的过程中消耗较多的计算机资源
进程池
在需要频繁的创建删除较多进程的情况下，导致计算机资源消耗过多
进程池如何处理
1. 创建进程池，在池内放入适量的进程
2. 将事件加入进程池等待队列
3. 使用进程池中的进程不断处理事件
4. 所有事件处理后，回收关闭进程池
from multiprocessing import Pool
Pool（）
功能 ： 创建进程池
参数 ： processes ： 指定进程池中进程数量
返回 ： 得到进程池对象
pool.apply_async()
功能 ： 异步方式将事件放入进程池执行
参数 ： func ： 要执行的事件函数
args ： 同Process中args 给函数传参
kwds ： 同Process中kwargs 给函数传参
返回值 ： 返回一个对象 该对象可以通过get()方法得到 func函数的返回值
pool.close（）
功能 ： 关闭进程池，使其无法加入新的事件
pool.join（）
功能 ： 阻塞等待进程池退出 （当所有事件处理完毕后）
pool.apply()
用法和apply_async一样，只是需要顺序执行，一个事件结束在执行另一个事件
pool.map(func,iter)
功能 ： 类似于内建函数map 将第二个参数的迭代数传递个第一个参数的函数执行。同时兼容了使用进程池执行
返回值： 返回func的返回值列表
r = pool.map(fun,test)===>
r = []
for i in test:
res = pool.apply_async(fun,(i,))
r.append(res.get())
进程间通信
磁盘交互 ： 1. 速度慢
2. 不安全
socket 本地套接字
管道 消息队列 共享内存 信号 信号量 套接字
管道通信 pipe
在内存中开辟一块空间，对多个进程可见，通过管道，多进程进行通信
multiprocessing --- 》 Pipe
fd1,fd2 = Pipe（duplex = True）
功能 ： 创建一个管道
参数 ： duplex 默认为True 表示双向管道
设置为False 则表示单向管道
返回值 ： 返回两个管道流对象，表示管道的两端
如果是双向管道则连个均可读写
如果为单向管道则，fd1只能读，fd2只能写
fd1.recv()
功能 ： 接收消息 （每次接收一条）
参数 ： 无
返回值： 接收到的消息
* 如果管道没有消息会阻塞
fd2.send(data)
功能 ： 发送消息 可以是字符串或其他类型
参数：要发送的内容
* 如果没有接收端则管道破裂
消息队列
队列 : 先进先出
在内存中开辟队列模型，用来存放消息。认可拥有队列的进程都可以存取消息
创建队列
q = Queue（maxsize = 0）
功能 ： 创建一个消息队列
参数 ： maxsize 默认为0 表示队列可存放消息由内存而定
> 0 表示队列最多存放多少条消息
返回值 ： 返回消息队列对象
q.put()
功能 ： 向队列中存放消息
参数 ： 要存的消息 （字符串 整数 列表）
* 当队列满时会阻塞
q.full()
判断队列是否为满 满返回True
q.get()
功能 ： 向队列中取出消息
返回值 ：取出的消息
* 当队列空时会阻塞
q.empty()
判断队列是否为空 空返回True
q.qsize()
得到当前队列中消息的个数
q.close() 关闭队列
* put get中均有可选参数 block 和timeout
block 默认为True 表示阻塞函数 如果设置为False则不阻塞
timeout block 为True 时 设置超时时间
共享内存
在内存中开辟一段空间，存储数据，对多个进程可见。每次写入共享内存的数据会覆盖之前的内容。由于对内存格式化较少，所以存取速度快
from multiprocessing import Value，Array
obj = Value（ctype，obj）
功能 ： 开辟共享内存空间
参数 ： ctype str 要转变的c类型 （对照ctype表）
obj 写入共享内存的初始值
返回值 ： 返回一个共享内存对象
obj.value 即可得到共享内存中的值
obj = Array(ctype,obj)
功能 ： 开辟共享内存空间
参数 ： ctype 要转换的类型
obj 存入到共享内存中的数据
是一个列表，要求列表中数类型一致
正整数，则表示开辟一个多大的序列空间
返回值： 返回一个共享内存对象
管道 消息队列 共享内存
开辟空间 内存 内存 内存
读写方式 双向/单向 先进先出 操作覆盖内存
效率 一般 一般 快
应用 多用于亲 方便灵活 较复杂
缘进程 广泛
是否需要 否 否 需要
互斥机制
信号
一个进程向另一个进程通过信号传递某种讯息
kill -l 查看信号
kill -signame PID 给PID的进程发送一个信号
关于信号：
信号名称 ： 系统定义，信号的名字
信号的含义 ： 系统定义 ，信号的作用
信号的默认处理方法 ： 系统定义，信号给接收进程带来的行为 一般有 终止 暂停 忽略
python 如何操作信号
发送
os.kill(pid,sig)
功能：向一个进程发送一个信号
参数 ： pid ： 要发送信号的进程PID
sig ： 要发送的信号
signal.alarm(sec)
功能 ： 向自身发送一个时钟信号 SIGALRM
参数 ： sec 时钟秒数
* 信号属于异步通信方式，信号的发送不会影响进程的持续执行
*一个进程中只能同时有一个时钟，后面的时钟时间会覆盖前面的
处理 ：
signal.pause()
功能： 阻塞等待一个信号的发生
作业：
1. 对进程间通信方式进行描述连接
2. 熟悉进程间通信代码
**********************************************************
import signal
import time
#3秒后向自己发送个SIGALRM信号
signal.alarm(3)
time.sleep(2)
signal.alarm(8)
#阻塞等待接收一个信号
signal.pause()
while True:
time.sleep(1)
print("等待时钟.....")
**********************************************************
from multiprocessing import Array,Process
import time
def fun(shm):
for i in shm:
print(i)
shm[2] = 1000
#开辟共享内存空间,可容纳6个整数
#初始值是[1,2,3,4,5,6]
# shm = Array(‘i‘,[1,2,3,4,5,6])
#表示在共享内存中开辟一个包含6个整形的空间
shm = Array(‘i‘,6)
p = Process(target = fun,args = (shm,))
p.start()
p.join()
for i in shm:
print(i)
**********************************************************
from multiprocessing import Process
import time
class ClockProcess(Process):
def __init__(self,value):
self.value = value
Process.__init__(self)
# 在自定义的进程类中 重写父类的这个方法
def run(self):
n = 5
while n > 0:
print("The time is {}".\
format(time.ctime()))
time.sleep(self.value)
n -= 1
#用自己的进程类创建进程
p = ClockProcess(2)
# 自动执行run方法
p.start()
p.join()
***********************************************************
import os
from multiprocessing import Process
#获取文件大小
size = os.path.getsize(‘file.jpg‘)
# 在创建进程前获取文件对象，父子进程操作同一个文件流
# 会造成操作混乱
# f = open(‘file.jpg‘,‘rb‘)
#复制前半部分
def copy1():
f = open(‘file.jpg‘,‘rb‘)
n = size // 2
fw = open(‘copy1.jpg‘,‘wb‘)
while True:
if n < 64:
data = f.read(n)
fw.write(data)
break
data = f.read(64)
fw.write(data)
n -= 64
fw.close()
#复制后半部分
def copy2():
f = open(‘file.jpg‘,‘rb‘)
fw = open("copy2.jpg",‘wb‘)
f.seek(size //2,0)
while True:
data = f.read(64)
if not data:
break
fw.write(data)
fw.close()
p1 = Process(target = copy1)
p2 = Process(target = copy2)
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
*****************************************************
import os
import signal
#向24051进程发送SIGKILL信号
os.kill(24051,signal.SIGKILL)
*****************************************************
from multiprocessing import Process,Pipe
import os,time
#如果参数为False则fd1只能recv fd2只能send
# fd1,fd2 = Pipe(False)
#创建一个双向管道
fd1,fd2 = Pipe()
# fd1.close()
def fun(name):
time.sleep(3)
#发字符串到管道
fd2.send("hello " + str(name))
print(os.getppid(),"----",os.getpid())
jobs = []
for i in range(5):
p = Process(target = fun,args = (i,))
jobs.append(p)
p.start()
#接收子进程发送的消息
for i in range(5):
data = fd1.recv()
print(data)
for i in jobs:
i.join()
*******************************************************
from multiprocessing import Pool
from time import sleep
import os
def worker(msg):
sleep(2)
print(msg)
return msg + " over"
# 创建进程池
pool = Pool(processes = 4)
result = []
# 放入事件
for i in range(10):
msg = "hello %d"%i
#加入事件后进程就会立即操作事件
#apply_async 的返回值对象，该对象可以获取worker返回结果
r = pool.apply_async(worker,(msg,))
# pool.apply(worker,(msg,))
result.append(r)
# sleep(3)
# print("++++++++")
#关闭进程池 不能再加入事件
pool.close()
# sleep(3)
# print("*********")
#阻塞等待回收
pool.join()
print("===========")
#通过apply_async()返回对象get()方法获取返回值
for res in result:
print(res.get())
********************************************************
from multiprocessing import Pool
import time
def fun(fn):
time.sleep(1)
return fn * fn
test = [1,2,3,4,5,6]
pool = Pool(processes = 4)
#使用map迭代
r = pool.map(fun,test)
print(r)
pool.close()
pool.join()
***********************************************************
from multiprocessing import Queue
from time import sleep
#创建队列
q = Queue(3)
q.put(1)
print(q.full())
q.put(2)
q.put(3)
print(q.full())
# 设置超时事件为3sec
# q.put(4,True,3)
print(q.get())
print("队列中还有%d条消息"%q.qsize())
print(q.empty())
q.close() #关闭队列
*************************************************************
from multiprocessing import Process,Queue
import time
#创建消息队列
q = Queue()
def fun1():
time.sleep(1)
q.put("我是进程1")
def fun2():
time.sleep(2)
print("取消息:",q.get())
p1 = Process(target = fun1)
p2 = Process(target = fun2)
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
***************************************************************
from multiprocessing import Value,Process
import time
import random
#向共享内存存钱
def deposite(money):
for i in range(100):
time.sleep(0.03)
money.value += random.randint(1,200)
#从共享内存取钱
def withdraw(money):
for i in range(100):
time.sleep(0.02)
money.value -= random.randint(1,150)
#创建共享内存对象
money = Value(‘i‘,2000)
d = Process(target = deposite,args = (money,))
w = Process(target = withdraw,args = (money,))
d.start()
w.start()
d.join()
w.join()
print(money.value)
***************************************************************
import os
import time
while True:
time.sleep(2)
print(os.getpid())
***************************************************************
标签：队列 作业 The arm *** raw sock 结果 管道通信
原文地址：https://www.cnblogs.com/wcin/p/9119054.html
