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Python进程间通信Queue消息队列用法分析

时间:2021-06-28 00:41     来源/作者:xuezhangjun

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

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