python进程和线程之间通信,Python多进程通信
大家好，本文主要讲Python中进程间通信的详细讲解。有兴趣的同学过来看看，如果对你有帮助记得收藏。
00-1010流程概述队列介绍使用多流程队列使用队列在流程之间进行通信摘要
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进程是在计算机中运行程序的实体。与程序不同，程序本身只是对指令、数据和设备组织形式的描述，进程才是程序真正的运行实体(那些指令和数据)。比如QQ没开的时候，QQ只是一个程序。打开后，操作系统为QQ打开一个进程。打开另一个QQ，然后打开另一个进程。
那么在多进程中，每个进程之间的关系是什么呢？实际上，每个进程都有自己的地址空间、内存、数据堆栈和其他辅助数据来记录其运行状态。下一个例子验证了进程是否可以直接共享信息。示例代码如下：
从多重处理导入流程
定义加():
打印(-)
全局编号
g _编号=50
打印( g_num是%d%g_num
打印(-)
def minus():
打印(-)
全局编号
g_num -=50
打印( g_num是%d%g_num
打印(-)
定义一个全局变量
if __name__==__main__:
打印(-)
打印( g_num是%d%g_num
P1=进程(目标=正)#实例化进程P1
P2=进程(目标=负)#实例化进程P2
P1.start() #启动进程P1。
P2.start() #启动进程P2
P1.join() #等待P1进程结束。
P2.join() #等待P2进程的结束
打印(-主流程结束-)
在示例中，定义了一个全局变量g_num，并创建了两个子流程来对g_num变量执行不同的操作，并输出操作后的结果。运行结果如下：
-主流程开始-
g_num是100
-子流程1开始-
通用编号是150
-子流程1结束-
-子流程2开始-
g_num是50
-子流程2结束-
-主流程结束-
进程结束，退出代码为0
在上面的代码中，分别创建了两个子流程。一个子流程给g_num变量加50，另一个子流程给g_num变量减50。但是从运行结果来看，父进程和两个子进程中g_num变量的初始知识值都是100，这意味着一个进程中全局变量g_num的结果没有传递到下一个进程，也就是说进程之间没有共享信息。
进程间的通信如何实现？Python的多处理模块包装了底层机制，并提供了许多交换数据的方式，比如队列和管道。
进程概述
排队就是模仿现实中的排队。举个栗子(非网络购票方式，过去买电影票的方式)，比如排队买电影票。新人排到队尾，前面的人买好票走开，后面的人跟着。这显示了队列的两个特征：
新来的人都在队伍的末尾
第一个完成后离队，最后一个跟随。
队列简介
有时候进程之间需要相互通信，操作系统提供了很多机制来实现进程之间的通信。例如，可以使用多处理模块的队列队列来实现多个进程之间的数据传输。队列本身是一个消息队列程序。以下是使用方法。
>
初始化Queue()对象时（例如：q=Queue(num))，若括号中没有指定最大可接收的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接受的消息数量没有上限（直到内存的尽头）。Queue常用方法如下：
§ Queue.qsize():返回当前队列包含的消息数量
§ Queue.empty():如果队列为空，返回True,否则返回False
§ Queue.full():如果队列满了，返回True,否则返回False
§ Queue.get([block[,timeout]]):获取队列中的一条消息，然后将其从队列中移除，block默认值为True
如果block使用默认值，且没有设置timeout(单位秒)，消息队列为空，此时程序将被阻塞（停在读取状态），直到从消息队列中读到消息为止，如果设置了timeou，则会等待timeout秒，若还没有读取到任何消息，则抛出Queue.Empty异常
如果block值为False，消息队列为空，则会立刻抛出Queue.Empty异常
§ Queue.get_nowait():相当Queue.get(Flase)
§ Queue.put(item,[block[,timeout]]):将item消息写入队列，block默认值为True
如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），当消息队列已经没有空间可写入时，程序将被阻塞（停在写入状态），直到从消息队列腾出空间为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没有空间，则抛出Queue.Full异常
如果block值为False,当消息队列没有空间可写入时，则会立刻抛出Queue.Full异常
Queue.put_nowait(item):相当Queue.put(item,False)
示例代码如下：
#coding=utf-8from multiprocessing import Queue
if __name__ == __main__:
q=Queue(3) # 初始化一个Queue对象，最多可接收三条put消息
q.put("消息1")
q.put("消息2")
print(q.full()) # 返回False
q.put("消息3")
print(q.full()) # 返回True
# 因为消息队列已满，下面的try会抛出异常，
# 第一个try会等待2秒后再抛出异常，第二个try会立刻抛出异常
try:
q.put("消息4",True,2)
except:
print("消息队列已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())
try:
q.put_nowait("消息4")
except:
print("消息队列已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())
# 读取消息时，先判断消息队列是否为空，为空时再读取
if not q.empty():
print(----从队列中获取消息---)
for i in range(q.qsize()):
print(q.get_nowait())
# 先判断消息队列是否已满，不为满时再写入
if not q.full():
q.put_nowait("消息4")
程序运行结果如下：
False
True
消息队列已满，现有消息数量:3
消息队列已满，现有消息数量:3
----从队列中获取消息---
消息1
消息2
消息3
备 注
此程序只能在Windows环境下运行成功，mac系统会报错。不知道什么原因？而且单独的print(q.qsize())都报错。
使用队列在进程间通信
我们知道使用multiprocessing.Process可以创建多进程，使用multiprocessing.Queue可以实现队列的操作。结合Process和Queue实现进程间的通信。示例代码如下：
from multiprocessing import Process, Queueimport time
# 向队列中写入数据
def write_task(q):
if not q.full():
for i in range(5):
message = "消息" + str(i)
q.put(message)
print("写入:%s"%message)
# 从队列读取数据
def read_task(q):
time.sleep(1) # 休眠1秒
while not q.empty():
print("读取:%s" % q.get(True,2)) # 等待2秒，如果还没读取到任何消息，
# 则抛出"Queue.Empty"异常
if __name__ == "__main__":
print("-----父进程开始-----")
q = Queue() # 父进程创建Queue，并传给各个子进程
pw = Process(target=write_task, args=(q,)) # 实例化写入队列的子进程，并且传递队列
pr = Process(target=read_task, args=(q,)) # 实例化读取队列的子进程，并且传递队列
pw.start() # 启动子进程 pw，写入
pr.start() # 启动子进程 pr，读取
pw.join() # 等待 pw 结束
pr.join() # 等待 pr 结束
print("-----父进程结束-----")
上述代码中创建2个子进程，一个子进程负责向队列中写入数据，另一个子进程负责从队列中读取数据。为保证能够正确从队列中读取数据，设置读取数据的进程等待时间为2秒。如果2秒后仍然无法读取数据，则抛出异常。运行结果如下：
-----父进程开始-----
写入:消息0
写入:消息1
写入:消息2
写入:消息3
写入:消息4
读取:消息0
读取:消息1
读取:消息2
读取:消息3
读取:消息4
-----父进程结束-----
Process finished with exit code 0
总结
到此这篇关于Python的进程间通信详解的文章就介绍到这了,更多相关Python进程间通信内容请搜索盛行IT软件开发工作室以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持盛行IT软件开发工作室！
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