Python进程间通信,使用multiprocessing.connection的Listener和Client实现

本文提供了一个使用Python的multiprocessing模块中Connection类实现多进程间通信的具体示例。示例包括一个监听进程和一个客户端进程,展示了如何通过认证密钥进行安全连接,并发送与接收数据。

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A进程代码

#encoding=utf-8

__author__ = 'outofmemory.cn'
from
multiprocessing.connection import Listener

address = ('localhost', 6000) # family is deduced to be 'AF_INET'
listener = Listener(address, authkey='secret password')

while True:
    conn = listener.accept()
    print 'connection accepted from', listener.last_accepted

    data = conn.recv()
    print data
    try:
        result = 'haha'
        conn.send_bytes('get %s'%(result,))
    except Exception,e:
        print e
    finally:
        conn.close()

listener.close()

 

B进程代码

#encoding=utf-8
__author__ = 'outofmemory.cn'

from multiprocessing.connection import Client

address = ('localhost', 6000)

for x in range(0,10):
    conn = Client(address, authkey='secret password')
    conn.send('这是一个美丽的世界')

    print conn.recv_bytes()

    conn.close()

 

参考:http://outofmemory.cn/code-snippet/1715/python-usage-Connection-achieve-duojincheng-between-correspond

Pythonmultiprocessing.Pool模块multiprocessing.dummy.Pool模块都是用于创建进程池线程池的工具。 进程池(multiprocessing.Pool)是一组维护在进程中的工作者,它们可以并行地执行任务。该模块是基于multiprocessing模块实现的,它通过创建多个进程来并行执行任务。 下面是一个创建进程池的示例: ``` python import multiprocessing def worker(process_num): print("Process %d is working" % process_num) if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool(processes=4) for i in range(5): pool.apply_async(worker, args=(i,)) pool.close() pool.join() ``` 上面的示例中,我们创建了一个包含4个进程的进程池,并向进程池中提交了5个任务,每个任务调用worker函数并传递一个进程编号作为参数。我们使用apply_async方法向进程池中提交任务,并使用closejoin方法管理进程池。 线程池(multiprocessing.dummy.Pool)是一组维护在线程中的工作者,它们可以并行地执行任务。该模块是基于threading模块实现的,它通过创建多个线程来并行执行任务。 下面是一个创建线程池的示例: ``` python from multiprocessing.dummy import Pool import time def worker(thread_num): print("Thread %d is working" % thread_num) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) for i in range(5): pool.apply_async(worker, args=(i,)) pool.close() pool.join() ``` 上面的示例中,我们创建了一个包含4个线程的线程池,并向线程池中提交了5个任务,每个任务调用worker函数并传递一个线程编号作为参数。我们使用apply_async方法向线程池中提交任务,并使用closejoin方法管理线程池。 需要注意的是,线程池进程池的用法基本相同,但是由于线程在Python中不能真正地并行执行,因此线程池的性能可能比进程池差。
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