Python 2.x 中如何使用multiprocessing模块进行进程间通信

1. multiprocessing模块介绍

Python中的multiprocessing模块是用来实现多进程编程的标准库,可以在多核CPU上实现并行运算。它提供了一系列的类和函数,来帮助开发者控制进程的启动、终止、通信等等。

在Python 2.x中,multiprocessing模块相对于Python自带的threading模块而言,更加容易使用。因为在Python 2.x中的GIL(全局解释器锁)机制,导致多线程编程并不能真正利用多核CPU进行并行运算;而利用multiprocessing模块可以规避GIL,实现真正的并行处理。

2. 进程间通信介绍

在多进程编程中,进程间通信是非常重要的一个环节。因为多个进程之间需要进行数据的交换和竞争,而无论是内存共享还是网络通信,都需要用到进程间通信。

2.1 内存共享方式

Python 2.x中的multiprocessing模块提供了多种进程间通信方式,其中最常用的是内存共享方式。

在内存共享方式中,可以供多个进程访问的共享内存区域被称为共享内存。共享内存通过映射到每个进程的地址空间,来使得多个进程可以共享同一块内存区域。这样可以减少进程间通信的时间和开销,提高程序的效率。

2.2 队列方式

Python 2.x中的multiprocessing模块还提供了队列方式的进程间通信。

Python 2.x中提供了两种队列:Queue和JoinableQueue。

Queue:是一个FIFO(先进先出)队列,每个put操作(放入)都是一个get操作(取出)。

JoinableQueue:是基于Queue的扩展,它提供了额外的任务跟踪功能,可以跟踪队列中的哪些任务已经完成,哪些任务还在等待执行。

3. 实例演示

下面我们来看一个简单的例子,演示如何使用multiprocessing模块中的共享内存和队列方式实现进程间通信。

我们假设有两个进程,一个进程用于产生数据,另一个进程用于处理数据。数据生成者将数据放入一个队列中,数据处理者从队列中获取数据进行处理。

3.1 共享内存方式实现

下面是使用共享内存方式实现进程通信的代码:

from multiprocessing import Process, Value, Array

def producer(arr, n):

for i in range(n):

arr[i] = i

def consumer(arr, n):

for i in range(n):

print(arr[i])

if __name__ == '__main__':

n = 5

arr = Array('i', n)

p1 = Process(target=producer, args=(arr, n))

p2 = Process(target=consumer, args=(arr, n))

p1.start()

p2.start()

p1.join()

p2.join()

在上述代码中,我们使用了multiprocessing模块中的Value和Array类来实现数据的共享。

Value:用于在进程之间共享一个数值。

Array:用于在进程之间共享一个数组。

上述代码中,我们定义了一个长度为5的int型数组arr,并将该数组传递给producer和consumer函数。producer函数用于将数据放入数组中,consumer函数用于从数组中读取数据并打印出来。

3.2 队列方式实现

我们也可以通过Python 2.x中的Queue和JoinableQueue类来实现进程间通信。下面是使用Queue方式实现的代码:

from multiprocessing import Process, Queue

def producer(q, n):

for i in range(n):

q.put(i)

def consumer(q):

while True:

value = q.get()

if value == None:

break

print(value)

if __name__ == '__main__':

n = 5

q = Queue()

p1 = Process(target=producer, args=(q, n))

p2 = Process(target=consumer, args=(q,))

p1.start()

p2.start()

p1.join()

q.put(None)

p2.join()

在上述代码中,我们使用了multiprocessing模块中的Queue类来实现数据的共享。

上述代码中,我们定义了一个Queue队列,并将该队列传递给producer和consumer函数。producer函数用于将数据放入队列中,consumer函数用于从队列中读取数据并打印出来。

需要注意的是,在队列方式中,我们必须在生产者结束后向队列中加入None,告诉消费者已经结束了。否则,消费者无法感知生产者已经结束,就会一直等待,导致程序无法结束。

4. 结束语

Python 2.x中的multiprocessing模块是一个非常强大的多进程编程工具,它为我们提供了多种实现进程间通信的方式,包括共享内存、队列等。多进程编程可以真正地利用多核CPU,提高程序的效率。在使用multiprocessing模块实现进程间通信时,需要注意队列方式中的消费者如何判断生产者已经结束的问题。

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