python 的进程、线程以及协程(2)

本文介绍Python中进程间通信的方法,包括Queue和Pipe两种主要方式。Queue适用于多进程间的数据交换,提供安全的队列操作;Pipe则可用于创建双向或单向的数据通道。

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进程间的通信

python提供了很多进程间通信的方式,Queue、Pipe、value+Array。。。

Queue通信方式

Queue是多进程安全的队列,可以实现多个进程间的数据交换,主要有两个Get和Put方法

put(obj, block=True, timeout=None)向队列添加数据

如果block=False,队满时抛出queue.Full异常。如果block=True, timeout为正数,则队满时会阻塞指定时间,直到该队列有剩余空间,超时抛出queue.Full异常,

get(block=True, timeout=None)从队列读取数据并删除

如果block=False,有值就返回该值,队空抛出queue.empty异常,block=True, timeout为正数,在等待时间没有取得元素,抛出queue.empty异常

from multiprocessing import Process,Queue
import os,time,random


# 写
def proc_write(q, msgs):
    print("进程写:%s"%os.getpid())
    for msg in msgs:
        q.put(msg)
        time.sleep(random.random())
        print('向队列中写入:' + str(msg))
    print('end进程%s'%os.getpid())


# 读
def proc_read(q):
    print("进程读:%s"%os.getpid())
    while True:
        msg=q.get()
        print('从队列中读出:'+str(msg))


if __name__=='__main__':
    q=Queue()
    msgs=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]
    msgs2=['a','b','c','d','e']
    proc1=Process(target=proc_write,args=(q,msgs))
    proc2=Process(target=proc_write,args=(q,msgs2))
    procr=Process(target=proc_read,args=(q,))
    procr.start()
    proc1.start()
    proc2.start()
    proc1.join()
    proc2.join()
    procr.terminate()

Pipe通信方式

Pipe方法返回(con1,con2)代表两端,Pipe有duplex参数,True为全双工,False,con1为接收端,con2为发送端.

con1.send(obj)向接收端发送数据
con1.recv()接收数据
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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