本文实例讲述了python进程间通信queue消息队列用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
进程间通信-queue
process之间有时需要通信,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。
1. queue的使用
可以使用multiprocessing模块的queue实现多进程之间的数据传递,queue本身是一个消息列队程序,首先用一个小实例来演示下queue的工作原理:
代码如下:
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#coding=utf-8 from multiprocessing import queue #初始化一个queue对象,最多可接收三条put消息 q = queue( 3 ) q.put( '消息1' ) q.put( '消息2' ) print (q.full()) #false q.put( '消息3' ) print (q.full()) #true #因为消息列队已满下面的try都会抛出异常,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' ) #等同于q.put('消息4', false) except : print ( '消息队列已满,现有消息数量:%s' % q.qsize()) #推荐的方式,先判断消息列队是否已满,再写入 if not q.full(): q.put_nowait( '消息4' ) #读取消息时,先判断消息列队是否为空,再读取 if not q.empty(): for i in range (q.qsize()): print (q.get_nowait()) |
运行结果:
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
消息1
消息2
消息3
说明
初始化queue()对象时(例如:q=queue()),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.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,反之false ;
queue.full():如果队列满了,返回true,反之false;
queue.get([block[, timeout]]):获取队列中的一条消息,然后将其从列队中移除,block默认值为true;
1)如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),消息列队如果为空,此时程序将被阻塞(停在读取状态),直到从消息列队读到消息为止,如果设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没读取到任何消息,则抛出”queue.empty”异常;
2)如果block值为false,消息列队如果为空,则会立刻抛出”queue.empty”异常;
queue.get_nowait():相当queue.get(false);
queue.put(item,[block[, timeout]]):将item消息写入队列,block默认值为true;
1)如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),消息列队如果已经没有空间可写入,此时程序将被阻塞(停在写⼊状态),直到从消息列队腾出空间为止。如果设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没空间,则抛出”queue.full”异常;
2)如果block值为false,消息列队如果没有空间可写入则会立刻抛出”queue.full”异常;
queue.put_nowait(item):相当queue.put(item, false);
2. queue实例
我们以queue为例,在子进程中创建两个子进程,一个往queue中写数据,一个从queue中读数据:
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#coding=utf-8 from multiprocessing import queue, process import time, random, os #写数据进程执行的代码 def write(q): l1 = [ 'a' , 'b' , 'c' ] for value in l1: print ( 'put %s to queue...' % value) q.put(value) time.sleep(random.random()) #读数据执行的代码 def read(q): while true: if not q.empty(): value = q.get(true) print ( 'get %s from queue...' % value) time.sleep(random.random()) else : break if __name__ = = "__main__" : #父进程创建queue,并传给各个子进程 q = queue() qw = process(target = write, args = (q,)) qr = process(target = read, args = (q,)) #启动子进程qw写入 qw.start() qw.join() # 启动子进程qr写入 qr.start() qr.join() # qr进程是死循环,无法等待其结束,只能强行终止: print ( '所有数据都已经写入并读取完毕' ) |
运行结果:
put a to queue...
put b to queue...
put c to queue...
get a from queue...
get b from queue...
get c from queue...
所有数据都已经写入并读取完毕
3. 进程池中的queue
如果要使用pool创建进程,就需要使用multiprocessing.manager()
中的queue()
,而不是multiprocessing.queue()
,否则会得到一条如下的错误信息:
runtimeerror: queue objects should only be shared between processes
through inheritance.
下面的实例演示了进程池中的进程如何通信:
代码如下:
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#coding=utf-8 from multiprocessing import manager, pool import time, random, os def writer(q): print ( 'writer启动%s,父进程为%s' % (os.getpid(),os.getppid())) l1 = [ 'a' , 'b' , 'c' , 'd' , 'e' ] for value in l1: q.put(value) def reader(q): print ( 'reader启动%s,父进程为%s' % (os.getpid(),os.getppid())) for i in range (q.qsize()): print ( 'reader从queue获取到消息:%s' % q.get(true)) if __name__ = = "__main__" : print ( '父进程%s启动...' % os.getpid()) q = manager().queue() #使用manager中的queue来初始化 po = pool() # 使用阻塞模式创建进程,这样就不需要在reader中使用死循环了,可以让writer完全执行完成后,再用reader去读取 po. apply (writer, (q,)) po. apply (reader, (q,)) po.close() po.join() print ( '%s结束' % os.getpid()) |
运行结果:
父进程7415启动...
writer启动7421,父进程为7415
reader启动7422, 父进程为7415
reader从queue获取到消息:a
reader从queue获取到消息:b
reader从queue获取到消息:c
reader从queue获取到消息:d
reader从queue获取到消息:e
7415结束
希望本文所述对大家python程序设计有所帮助。
原文链接:https://blog.csdn.net/xuezhangjun0121/article/details/77528050