目錄

• 一.前言
  • 1.使用 Queue 線程間通信
  • 2.使用 Queue 進程間通信，適用于多個進程之間通信
  • 3.使用 Pipe 進程間通信，適用于兩個進程之間通信（一對一）
• 二.python 進程間通信 Queue/Pipe 使用
  • 1.使用 Queue 進程間通信
  • 2.使用 Pipe 進程間通信
• 三.測試 queue.Queue 來完成進程間通信能否成功？
• 四.猜你喜歡

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一.前言

1.在前一篇文章 ?Python 進程 Process 與線程 threading 區(qū)別? 中講到線程 threading 共享內(nèi)存地址，進程與進程 Peocess 之間相互獨立，互不影響（相當于深拷貝）；

2.在線程間通信的時候可以使用 Queue 模塊完成，進程間通信也可以通過 Queue 完成，但是此 Queue 并非線程的 Queue ，進程間通信 Queue 是將數(shù)據(jù) pickle 后傳給另一個進程的 Queue，用于父進程與子進程之間的通信或同一父進程的子進程之間通信；

1.使用 Queue 線程間通信

# !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @Author:猿說編程 @Blog(個人博客地址): www.codersrc.com @File:Python 進程間通信 Queue / Pipe.py @Time:2021/05/09 07:37 @Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程序人生的精彩需要堅持不懈地積累！"""#導入線程相關模塊 import threading import queueq = queue.Queue()

2.使用 Queue 進程間通信，適用于多個進程之間通信

# !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @Author:猿說編程 @Blog(個人博客地址): www.codersrc.com @File:Python 進程間通信 Queue / Pipe.py @Time:2021/05/09 07:37 @Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程序人生的精彩需要堅持不懈地積累！"""# 導入進程相關模塊 from multiprocessing import Process from multiprocessing import Queueq = Queue()

3.使用 Pipe 進程間通信，適用于兩個進程之間通信（一對一）

# !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @Author:猿說編程 @Blog(個人博客地址): www.codersrc.com @File:Python 進程間通信 Queue / Pipe.py @Time:2021/05/09 07:37 @Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程序人生的精彩需要堅持不懈地積累！"""# 導入進程相關模塊 from multiprocessing import Process from multiprocessing import Pipepipe = Pipe()

二.python 進程間通信 Queue/Pipe 使用

Python 提供了多種進程通信的方式，主要 Queue 和 Pipe 這兩種方式，Queue 用于多個進程間實現(xiàn)通信，Pipe 用于兩個進程的通信；

1.使用 Queue 進程間通信

• put ：以插入數(shù)據(jù)到隊列中，他還有兩個可選參數(shù)：blocked 和 timeout 。詳情自行百度
• get ：從隊列讀取并且刪除一個元素。同樣還有兩個可選參數(shù)：blocked 和 timeout , 詳情自行百度

# !usr/bin/env python# -_- coding:utf-8 \__-"""@Author:猿說編程@Blog(個人博客地址): www.codersrc.com@File:Python 進程間通信 Queue / Pipe.py@Time:2021/05/09 07:37@Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程序人生的精彩需要堅持不懈地積累！"""from multiprocessing import Processfrom multiprocessing import Queueimport os,time,random#寫數(shù)據(jù)進程執(zhí)行的代碼def proc_write(q,urls):print ('Process is write....')for url in urls:q.put(url)print ('put %s to queue... ' %url)time.sleep(random.random())#讀數(shù)據(jù)進程的代碼def proc_read(q):print('Process is reading...')while True:url = q.get(True)print('Get %s from queue' %url)if **name** == '**main**': #父進程創(chuàng)建 Queue，并傳給各個子進程q = Queue()proc_write1 = Process(target=proc_write,args=(q,['url_1','url_2','url_3']))proc_write2 = Process(target=proc_write,args=(q,['url_4','url_5','url_6']))proc_reader = Process(target=proc_read,args=(q,)) #啟動子進程，寫入proc_write1.start()proc_write2.start()proc_reader.start()#等待proc_write1結束proc_write1.join()proc_write2.join()#proc_raader進程是死循環(huán)，強制結束proc_reader.terminate()print("mian")'''輸出結果：Process is write....put url_1 to queue...Process is write....put url_4 to queue...Process is reading...Get url_1 from queueGet url_4 from queueput url_5 to queue...Get url_5 from queueput url_2 to queue...Get url_2 from queueput url_3 to queue...Get url_3 from queueput url_6 to queue...Get url_6 from queuemian'''

2.使用 Pipe 進程間通信

Pipe 常用于兩個進程，兩個進程分別位于管道的兩端 Pipe 方法返回（conn1,conn2）代表一個管道的兩個端，Pipe 方法有 duplex 參數(shù)，默認為 True ，即全雙工模式，若為 FALSE ，conn1 只負責接收信息，conn2 負責發(fā)送, Pipe 同樣也包含兩個方法：

send : 發(fā)送信息;

recv : 接收信息;

# !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @Author:猿說編程 @Blog(個人博客地址): www.codersrc.com @File:Python 進程間通信 Queue / Pipe.py @Time:2021/05/09 07:37 @Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程序人生的精彩需要堅持不懈地積累！"""from multiprocessing import Process from multiprocessing import Pipe import os,time,random #寫數(shù)據(jù)進程執(zhí)行的代碼 def proc_send(pipe,urls):#print 'Process is write....'for url in urls:print ('Process is send :%s' %url)pipe.send(url)time.sleep(random.random())#讀數(shù)據(jù)進程的代碼 def proc_recv(pipe):while True:print('Process rev:%s' %pipe.recv())time.sleep(random.random())if __name__ == '__main__':#父進程創(chuàng)建pipe，并傳給各個子進程pipe = Pipe()p1 = Process(target=proc_send,args=(pipe[0],['url_'+str(i) for i in range(10) ]))p2 = Process(target=proc_recv,args=(pipe[1],))#啟動子進程，寫入p1.start()p2.start()p1.join()p2.terminate()print("mian")''' 輸出結果：Process is send :url_0 Process rev:url_0 Process is send :url_1 Process rev:url_1 Process is send :url_2 Process rev:url_2 Process is send :url_3 Process rev:url_3 Process is send :url_4 Process rev:url_4 Process is send :url_5 Process is send :url_6 Process is send :url_7 Process rev:url_5 Process is send :url_8 Process is send :url_9 Process rev:url_6 mian '''

三.測試 queue.Queue 來完成進程間通信能否成功？

當然我們也可以嘗試使用線程 threading 的 Queue 是否能完成線程間通信，示例代碼如下：

# !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @Author:猿說編程 @Blog(個人博客地址): www.codersrc.com @File:Python 進程間通信 Queue / Pipe.py @Time:2021/05/09 07:37 @Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程序人生的精彩需要堅持不懈地積累！"""from multiprocessing import Process # from multiprocessing import Queue # 進程間通信Queue，兩者不要混淆 import queue # 線程間通信queue.Queue，兩者不要混淆 import timedef p_put(q,*args):q.put(args)print('Has put %s' % args)def p_get(q,*args):print('%s wait to get...' % args)print(q.get())print('%s got it' % args)if __name__ == "__main__":q = queue.Queue()p1 = Process(target=p_put, args=(q,'p1', ))p2 = Process(target=p_get, args=(q,'p2', ))p1.start()p2.start()''' 直接異常報錯：Traceback (most recent call last):File "E:/Project/python_project/untitled10/123.py", line 38, in <module>p1.start()File "G:\ProgramData\Anaconda3\lib\multiprocessing\process.py", line 105, in startself._popen = self._Popen(self)File "G:\ProgramData\Anaconda3\lib\multiprocessing\context.py", line 223, in _Popenreturn _default_context.get_context().Process._Popen(process_obj)File "G:\ProgramData\Anaconda3\lib\multiprocessing\context.py", line 322, in _Popenreturn Popen(process_obj)File "G:\ProgramData\Anaconda3\lib\multiprocessing\popen_spawn_win32.py", line 65, in __init__reduction.dump(process_obj, to_child)File "G:\ProgramData\Anaconda3\lib\multiprocessing\reduction.py", line 60, in dumpForkingPickler(file, protocol).dump(obj) TypeError: can't pickle _thread.lock objects '''

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創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結

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