python中的Queue与多进程

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python中的Queue与多进程，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含5497字，纯文字阅读大概需要8分钟。

内容图文

一、先说说Queue（队列对象）

Queue是python中的标准库，可以直接import 引用，之前学习的时候有听过著名的“先吃先拉”与“后吃先吐”，其实就是这里说的队列，队列的构造的时候可以定义它的容量，别吃撑了，吃多了，就会报错,构造的时候不写或者写个小于1的数则表示无限多

import Queue

q = Queue.Queue(10)

向队列中放值(put)

q.put(‘yang')

q.put(4)

q.put([‘yan','xing'])

在队列中取值get()

默认的队列是先进先出的

>>> q.get()
‘yang'
>>> q.get()
4
>>> q.get()
[‘yan', ‘xing']

当一个队列为空的时候如果再用get取则会堵塞，所以取队列的时候一般是用到

get_nowait()方法，这种方法在向一个空队列取值的时候会抛一个Empty异常

所以更常用的方法是先判断一个队列是否为空，如果不为空则取值

队列中常用的方法

Queue.qsize() 返回队列的大小
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，timeout等待时间
Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
非阻塞 Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间
Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)

二、multiprocessing中使用子进程概念

from multiprocessing import Process

可以通过Process来构造一个子进程

p = Process(target=fun,args=(args))

再通过p.start()来启动子进程

再通过p.join()方法来使得子进程运行结束后再执行父进程

from multiprocessing import Process
import os
 
# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
 print 'Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid())
 
if __name__=='__main__':
 print 'Parent process %s.' % os.getpid()
 p = Process(target=run_proc, args=('test',))
 print 'Process will start.'
 p.start()
 p.join()
 print 'Process end.'

三、在multiprocessing中使用pool

如果需要多个子进程时可以考虑使用进程池(pool)来管理

from multiprocessing import Pool

from multiprocessing import Pool
import os, time
 
def long_time_task(name):
 print 'Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid())
 start = time.time()
 time.sleep(3)
 end = time.time()
 print 'Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start))
 
if __name__=='__main__':
 print 'Parent process %s.' % os.getpid()
 p = Pool()
 for i in range(5):
  p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
 print 'Waiting for all subprocesses done...'
 p.close()
 p.join()
 print 'All subprocesses done.'

pool创建子进程的方法与Process不同，是通过

p.apply_async(func,args=(args))实现，一个池子里能同时运行的任务是取决你电脑的cpu数量，如我的电脑现在是有4个cpu，那会子进程task0,task1,task2,task3可以同时启动，task4则在之前的一个某个进程结束后才开始

上面的程序运行后的结果其实是按照上图中1，2，3分开进行的，先打印1，3秒后打印2，再3秒后打印3

代码中的p.close()是关掉进程池子，是不再向里面添加进程了，对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

当时也可以是实例pool的时候给它定义一个进程的多少

如果上面的代码中p=Pool(5)那么所有的子进程就可以同时进行

三、多个子进程间的通信

多个子进程间的通信就要采用第一步中说到的Queue，比如有以下的需求，一个子进程向队列中写数据，另外一个进程从队列中取数据，

#coding:gbk

from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
 for value in ['A', 'B', 'C']:
  print 'Put %s to queue...' % value
  q.put(value)
  time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
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()
 pw = Process(target=write, args=(q,))
 pr = Process(target=read, args=(q,))
 # 启动子进程pw，写入:
 pw.start() 
 # 等待pw结束:
 pw.join()
 # 启动子进程pr，读取:
 pr.start()
 pr.join()
 # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
 print
 print '所有数据都写入并且读完'

四、关于上面代码的几个有趣的问题

if __name__=='__main__': 
 # 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
 q = Queue()
 p = Pool()
 pw = p.apply_async(write,args=(q,)) 
 pr = p.apply_async(read,args=(q,))
 p.close()
 p.join()
 
 print
 print '所有数据都写入并且读完'

如果main函数写成上面的样本，本来我想要的是将会得到一个队列，将其作为参数传入进程池子里的每个子进程，但是却得到

RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance

的错误，查了下，大意是队列对象不能在父进程与子进程间通信，这个如果想要使用进程池中使用队列则要使用multiprocess的Manager类

if __name__=='__main__':
 manager = multiprocessing.Manager()
 # 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
 q = manager.Queue()
 p = Pool()
 pw = p.apply_async(write,args=(q,))
 time.sleep(0.5)
 pr = p.apply_async(read,args=(q,))
 p.close()
 p.join()
 
 print
 print '所有数据都写入并且读完'

这样这个队列对象就可以在父进程与子进程间通信，不用池则不需要Manager，以后再扩展multiprocess中的Manager类吧

关于锁的应用，在不同程序间如果有同时对同一个队列操作的时候，为了避免错误，可以在某个函数操作队列的时候给它加把锁，这样在同一个时间内则只能有一个子进程对队列进行操作，锁也要在manager对象中的锁

#coding:gbk
 
from multiprocessing import Process,Queue,Pool
import multiprocessing
import os, time, random
 
# 写数据进程执行的代码:
def write(q,lock):
 lock.acquire() #加上锁
 for value in ['A', 'B', 'C']:
  print 'Put %s to queue...' % value  
  q.put(value)  
 lock.release() #释放锁 
 
# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
 while True:
  if not q.empty():
   value = q.get(False)
   print 'Get %s from queue.' % value
   time.sleep(random.random())
  else:
   break
 
if __name__=='__main__':
 manager = multiprocessing.Manager()
 # 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
 q = manager.Queue()
 lock = manager.Lock() #初始化一把锁
 p = Pool()
 pw = p.apply_async(write,args=(q,lock)) 
 pr = p.apply_async(read,args=(q,))
 p.close()
 p.join()
 
 print
 print '所有数据都写入并且读完'

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内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python中的Queue与多进程全部内容，希望文章能够帮你解决python中的Queue与多进程所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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