Python(管道;队列;进程数据共享)

管道Pipe

• 管道有两端，读端和写端。创建管道，然后从父进程fork出子进程，父进程和子进程拥有共同的读写文件描述符，可以实现子进程写文件，父进程读文件的操作。

import multiprocessing

def A(conn):
    while 1:
        print('A',conn.recv())

if __name__ == "__main__":
    conn_a,conn_b = multiprocessing.Pipe()
    p = multiprocessing.Process(target = A,args = (conn_a,))
    p.start()
    while 1:
        input_ = input('>>>')
        conn_b.send(input_)

小例子:机器人与人的对话

import multiprocessing
def M(conn):
    while 1:
        recv_ = conn.recv()
        print("机器人收到:%s"%recv_)
        if recv_ == "你好":
            conn.send("我不好~~~")
        elif recv_ == "今天天气怎么样":
            conn.send("心情好,天气就不错")
        else:
            conn.send("我在忙,稍后再试")
def P(conn):
    y = 'y'
    while y != 'n':
        input_ = input('人说:')
        conn.send(input_)
        print('机器人说:%s'%(conn.recv()))
    conn.close()


if __name__ == "__main__":
    conn_M,conn_P = multiprocessing.Pipe()
    p_M = multiprocessing.Process(target = M,args = (conn_M,))
    p_M.start()
    P(conn_P)

队列Queue

很重要!!! 很重要!!! 很重要!!!

• maxsize 队列中可存放的元素数量
• empty() 如果队列为空返回 True ，否则返回 False
• full()
  如果有 maxsize 个条目在队列中，则返回 True 。
  如果队列用 maxsize=0 （默认）初始化，则 full() 永远不会返回 True 。
• coroutine get() 从队列中删除并返回一个元素。如果队列为空，则等待，直到队列中有元素。
• get_nowait() 立即返回一个队列中的元素，如果队列内有值，否则引发异常 QueueEmpty
• coroutine join() 阻塞至队列中所有的元素都被接收和处理完毕。
  当条目添加到队列的时候，未完成任务的计数就会增加。每当消费协程调用 task_done() 表示这个条目已经被回收，该条目所有工作已经完成，未完成计数就会减少。当未完成计数降到零的时候， join() 阻塞被解除。
• coroutine put(item) 添加一个元素进队列。如果队列满了，在添加元素之前，会一直等待空闲插槽可用。
• put_nowait(item) 不阻塞的放一个元素入队列。
  如果没有立即可用的空闲槽，引发 QueueFull 异常。
• qsize() 返回队列用的元素数量。
• task_done() 表明前面排队的任务已经完成，即get出来的元素相关操作已经完成。

写了这么多概念,接下来看看代码吧

import multiprocessing
import os

queue = multiprocessing.Queue()
def adddata(queue, i):  # 子进程调用的函数
    queue.put(i)
    print('put', os.getppid(), os.getpid(), i)
if __name__ == '__main__':  # 脚本父进程
    mylist = []
    for i in range(10):
        p = multiprocessing.Process(target=adddata, args=(queue, i))  # 子进程
        p.start()
        mylist.append(queue.get())  # get拿不到东西会一直等待

进程数据共享

import multiprocessing
def func(num):
    num.value = 10
if __name__ == '__main__':
    num = multiprocessing.Value('d', 1)  #float
    print(num.value)  
    p = multiprocessing.Process(target=func, args=(num,))
    p.start()
    p.join()
    print(num.value)

进程列表数据共享

import multiprocessing
def func(num):
    num[2] = 9999
if __name__ == '__main__':
    num = multiprocessing.Array('i', [1, 2, 3, 4, 5, 6])  # i代表int类型
    print(num[:])
    p = multiprocessing.Process(target=func, args=(num,))
    p.start()
    p.join()
    print(num[:])

进程字典数据共享

import multiprocessing
def func(mydict, mylist):
    mydict["hahahaha"] = "哈哈哈哈"
    mydict["lalalala"] = "啦啦啦啦"
    mylist.append(11)
    mylist.append(22)
    mylist.append(33)
if __name__ == "__main__":
    mydict = multiprocessing.Manager().dict()
    mylist = multiprocessing.Manager().list(range(5))
    p = multiprocessing.Process(target=func, args=(mydict, mylist))
    p.start()
    p.join()
    print(mylist)
    print(mydict)

• 今天的总结就到这里啦,难并快乐着,不说了,我去打个代码消化一下!!!