我是靠谱客的博主 安详板栗,最近开发中收集的这篇文章主要介绍python多进程间通信_python多进程间通信代码实例,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

python多进程间通信代码实例

这篇文章主要介绍了python多进程间通信代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

这里使用pipe代码如下:

import time

from multiprocessing import Process

import multiprocessing

class D:

@staticmethod

def test(pipe):

while True:

for i in range(10):

pipe.send(i)

time.sleep(2)

@staticmethod

def test2(pipe):

while True:       print('test2 value:%s' % pipe.recv())

time.sleep(2)

if __name__ == '__main__':

pipe = multiprocessing.Pipe()

p = Process(target=D.test2,args=(pipe[0],))

p2 = Process(target=D.test,args=(pipe[1],))

p.start()

p2.start()

执行后的效果:

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以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

时间: 2019-09-30

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queue和pipe的区别: pipe用来在两个进程间通信.queue用来在多个进程间实现通信. 此两种方法为所有系统多进程通信的基本方法,几乎所有的语言都支持此两种方法. 1)Queue & JoinableQueue queue用来在进程间传递消息,任何可以pickle-able的对象都可以在加入到queue. multiprocessing.JoinableQueue 是 Queue的子类,增加了task_done()和join()方法. task_done()用来告诉queue一个tas

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本文实例讲解了python实现两个程序之间通信的方法,具体方法如下: 该实例采用socket实现,与socket网络编程不一样的是socket.socket(socket.AF_UNIX, socket.SOCK_STREAM)的第一个参数是socket.AF_UNIX 而不是 socket.AF_INET 例中两个python程序 s.py/c.py 要先运行s.py 基于fedora13/python2.6测试,成功实现! s.py代码如下: #!/usr/bin/env python im

python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程.Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,只需要定义一个函数,Python会完成其他所有事情.借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换.multiprocessing支持子进程.通信和共享数据.执行不同形式的同步,提供了Process.Queue.Pipe.Lock等组件. multiprocessing.Queue() 以Queue为例,

Python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程.Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,只需要定义一个函数,Python会完成其他所有事情.借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换.multiprocessing支持子进程.通信和共享数据.执行不同形式的同步,提供了Process.Queue.Pipe.Lock等组件. 引例: 如之前创建多进程的例子 # -*- coding:utf-

前一篇博客说了怎样通过命名管道实现进程间通信,但是要在windows是使用命名管道,需要使用python调研windows api,太麻烦,于是想到是不是可以通过共享内存的方式来实现.查了一下,Python中可以使用mmap模块来实现这一功能. Python中的mmap模块是通过映射同一个普通文件实现共享内存的.文件被映射到进程地址空间后,进程可以像访问内存一样对文件进行访问. 不过,mmap在linux和windows上的API有些许的不一样,具体细节可以查看mmap的文档. 下面看一个例子:

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一下Queue的工作原理: import multiprocessing q = multiprocessing.Queue(3) # 初始化的Queue对象,最多能put三条消息 q.put("消息1") q.put("消息2")

任务调度应用场景 所谓的任务调度是指安排任务的执行计划,即何时执行,怎么执行等.在现实项目中经常出现它们的身影:特别是数据类项目,比如实时统计每5分钟网站的访问量,就需要每5分钟定时从日志数据分析访问量. 总结下任务调度应用场景: 离线作业调度:按时间粒度执行某项任务 共享缓存更新:定时刷新缓存,如redis缓存:不同进程间的共享数据 任务调度工具 linux的crontab, 支持按照分钟/小时/天/月/周粒度,执行任务 java的Quartz windows的任务计划 本文介绍的是pytho

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一.作用域 在python中,作用域分为两种:全局作用域和局部作用域. 全局作用域是定义在文件级别的变量,函数名.而局部作用域,则是定义函数内部. 关于作用域,我们要理解两点: a.在全局不能访问到局部定义的变量 b.在局部能够访问到全局定义的变量,但是不能修改全局定义的变量(当然有方法可以修改) 下面我们来看看下面实例: x = 1 def funx(): x = 10 print(x) # 打印出10 funx() print(x) # 打印出1 如果局部没有定义变量x,那么函数内部会从内往

python 垃圾收集机制的实例详解 pythonn垃圾收集方面的内容如果要细讲还是挺多的,这里只是做一个大概的概括 Python最主要和绝大多数时候用的都是引用计数,每一个PyObject定义如下: #define PyObject_HEAD Py_ssize_t ob_refcnt; struct _typeobject *ob_type; typedef struct _object { PyObject_HEAD } PyObject; 每个pyobject都有一个refcnt

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Java 存储模型和共享对象详解 很多程序员对一个共享变量初始化要注意可见性和安全发布(安全地构建一个对象,并其他线程能正确访问)等问题不是很理解,认为Java是一个屏蔽内存细节的平台,连对象回收都不需要关心,因此谈到可见性和安全发布大多不知所云.其实关键在于对Java存储模型,可见性和安全发布的问题是起源于Java的存储结构. Java存储模型原理 有很多书和文章都讲解过Java存储模型,其中一个图很清晰地说明了其存储结构: 由上图可知, jvm系统中存在一个主内存(Main Memory或J

首先我要吐槽一下,看程序的过程中遇见了yield这个关键字,然后百度的时候,发现没有一个能简单的让我懂的,讲起来真TM的都是头头是道,什么参数,什么传递的,还口口声声说自己的教程是最简单的,最浅显易懂的,我就想问没有有考虑过读者的感受. 接下来是正题: 首先,如果你还没有对yield有个初步分认识,那么你先把yield看做"return",这个是直观的,它首先是个return,普通的return是什么意思,就是在程序中返回某个值,返回之后程序就不再往下运行了.看做return之后再把它

背景介绍 Expect 程序主要用于人机对话的模拟,就是那种系统提问,人来回答 yes/no ,或者账号登录输入用户名和密码等等的情况.因为这种情况特别多而且繁琐,所以很多语言都有各种自己的实现.最初的第一个 Expect 是由 TCL 语言实现的,所以后来的 Expect 都大致参考了最初的用法和流程,整体来说大致的流程包括: 运行程序 程序要求人的判断和输入 Expect 通过关键字匹配 根据关键字向程序发送符合的字符串 TCL 语言实现的 Expect 功能非常强大,我曾经用它实现了防火墙

最后

以上就是安详板栗为你收集整理的python多进程间通信_python多进程间通信代码实例的全部内容,希望文章能够帮你解决python多进程间通信_python多进程间通信代码实例所遇到的程序开发问题。

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