python进程通信

1.python 进程间通信怎么理解

在2.6才开始使用multiprocessing 是一个使用方法类似threading模块的进程模块。

允许程序员做并行开发。并且可以在UNIX和Windows下运行。

通过创建一个Process 类型并且通过调用call()方法spawn一个进程。一个比较简单的例子:#!/usr/bin/env pythonfrom multiprocessing import Processimport timedef f(name):time.sleep(1)print 'hello ',nameprint os.getppid() #取得父进程IDprint os.getpid() #取得进程IDprocess_list = []if __name__ == '__main__':for i in range(10):p = Process(target=f,args=(i,))p.start()process_list.append(p)for j in process_list:j.join()进程间通信:有两种主要的方式:Queue、Pipe1- Queue类几乎就是Queue.Queue的复制,示例:#!/usr/bin/env pythonfrom multiprocessing import Process,Queueimport timedef f(name):time.sleep(1)q.put(['hello'+str(name)])process_list = []q = Queue()if __name__ == '__main__':for i in range(10):p = Process(target=f,args=(i,))p.start()process_list.append(p)for j in process_list:j.join()for i in range(10):print q.get()2- Pipe 管道#!/usr/bin/env pythonfrom multiprocessing import Process,Pipeimport timeimport osdef f(conn,name):time.sleep(1)conn.send(['hello'+str(name)])print os.getppid(),'-----------',os.getpid()process_list = []parent_conn,child_conn = Pipe()if __name__ == '__main__':for i in range(10):p = Process(target=f,args=(child_conn,i))p.start()process_list.append(p)for j in process_list:j.join()for p in range(10):print parent_conn.recv()Pipe()返回两个连接类,代表两个方向。

如果两个进程在管道的两边同时读或同时写,会有可能造成corruption.进程间同步multiprocessing contains equivalents of all the synchronization primitives from threading.例如,可以加一个锁,以使某一时刻只有一个进程print#!/usr/bin/env pythonfrom multiprocessing import Process,Lockimport timeimport osdef f(name):lock.acquire()time.sleep(1)print 'hello--'+str(name)print os.getppid(),'-----------',os.getpid()lock.release()process_list = []lock = Lock()if __name__ == '__main__':for i in range(10):p = Process(target=f,args=(i,))p.start()process_list.append(p)for j in process_list:j.join()进程间共享状态 Sharing state between processes当然尽最大可能防止使用共享状态,但最终有可能会使用到.1-共享内存可以通过使用Value或者Array把数据存储在一个共享的内存表中#!/usr/bin/env pythonfrom multiprocessing import Process,Value,Arrayimport timeimport osdef f(n,a,name):time.sleep(1)n.value = name * namefor i in range(len(a)):a[i] = -iprocess_list = []if __name__ == '__main__':num = Value('d',0.0)arr = Array('i',range(10))for i in range(10):p = Process(target=f,args=(num,arr,i))p.start()process_list.append(p)for j in process_list:j.join()print num.valueprint arr[:]输出:jimin@Jimin:~/projects$ python pp.py 81.0[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]'d'和'i'参数是num和arr用来设置类型,d表示一个双精浮点类型,i表示一个带符号的整型。更加灵活的共享内存可以使用multiprocessing.sharectypes模块Server processManager()返回一个manager类型,控制一个server process,可以允许其它进程通过代理复制一些python objects支持list,dict,Namespace,Lock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Queue,Value,Array例如:#!/usr/bin/env pythonfrom multiprocessing import Process,Managerimport timeimport osdef f(d,name):time.sleep(1)d[name] = name * nameprint dprocess_list = []if __name__ == '__main__':manager = Manager()d = manager.dict()for i in range(10):p = Process(target=f,args=(d,i))p.start()process_list.append(p)for j in process_list:j.join()print d输出结果:{2: 4}{2: 4, 3: 9}{2: 4, 3: 9, 4: 16}{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36}{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 8: 64}{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64}{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}Server process managers比共享内存方法更加的灵活,一个单独的manager可以被同一网络的不同计算机的多个进程共享。

比共享内存更加的缓慢使用工作池 Using a pool of workersPool类代表 a pool of worker processes.It has methods which allows tasks to be offloaded to the worker processes in a few different ways.。

2.python进程间通信怎么理解

在2.6才开始使用multiprocessing 是一个使用方法类似threading模块的进程模块。

允许程序员做并行开发。并且可以在UNIX和Windows下运行。

通过创建一个Process 类型并且通过调用call()方法spawn一个进程。一个比较简单的例子:#!/usr/bin/env pythonfrom multiprocessing import Processimport timedef f(name):time.sleep(1)print 'hello ',nameprint os.getppid() #取得父进程IDprint os.getpid() #取得进程IDprocess_list = []if __name__ == '__main__':for i in range(10):p = Process(target=f,args=(i,))p.start()process_list.append(p)for j in process_list:j.join()进程间通信:有两种主要的方式:Queue、Pipe1- Queue类几乎就是Queue.Queue的复制,示例:#!/usr/bin/env pythonfrom multiprocessing import Process,Queueimport timedef f(name):time.sleep(1)q.put(['hello'+str(name)])process_list = []q = Queue()if __name__ == '__main__':for i in range(10):p = Process(target=f,args=(i,))p.start()process_list.append(p)for j in process_list:j.join()for i in range(10):print q.get()2- Pipe 管道#!/usr/bin/env pythonfrom multiprocessing import Process,Pipeimport timeimport osdef f(conn,name):time.sleep(1)conn.send(['hello'+str(name)])print os.getppid(),'-----------',os.getpid()process_list = []parent_conn,child_conn = Pipe()if __name__ == '__main__':for i in range(10):p = Process(target=f,args=(child_conn,i))p.start()process_list.append(p)for j in process_list:j.join()for p in range(10):print parent_conn.recv()Pipe()返回两个连接类,代表两个方向。

如果两个进程在管道的两边同时读或同时写,会有可能造成corruption.进程间同步multiprocessing contains equivalents of all the synchronization primitives from threading.例如,可以加一个锁,以使某一时刻只有一个进程print#!/usr/bin/env pythonfrom multiprocessing import Process,Lockimport timeimport osdef f(name):lock.acquire()time.sleep(1)print 'hello--'+str(name)print os.getppid(),'-----------',os.getpid()lock.release()process_list = []lock = Lock()if __name__ == '__main__':for i in range(10):p = Process(target=f,args=(i,))p.start()process_list.append(p)for j in process_list:j.join()进程间共享状态 Sharing state between processes当然尽最大可能防止使用共享状态,但最终有可能会使用到.1-共享内存可以通过使用Value或者Array把数据存储在一个共享的内存表中#!/usr/bin/env pythonfrom multiprocessing import Process,Value,Arrayimport timeimport osdef f(n,a,name):time.sleep(1)n.value = name * namefor i in range(len(a)):a[i] = -iprocess_list = []if __name__ == '__main__':num = Value('d',0.0)arr = Array('i',range(10))for i in range(10):p = Process(target=f,args=(num,arr,i))p.start()process_list.append(p)for j in process_list:j.join()print num.valueprint arr[:]输出:jimin@Jimin:~/projects$ python pp.py 81.0[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]'d'和'i'参数是num和arr用来设置类型,d表示一个双精浮点类型,i表示一个带符号的整型。更加灵活的共享内存可以使用multiprocessing.sharectypes模块Server processManager()返回一个manager类型,控制一个server process,可以允许其它进程通过代理复制一些python objects支持list,dict,Namespace,Lock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Queue,Value,Array例如:#!/usr/bin/env pythonfrom multiprocessing import Process,Managerimport timeimport osdef f(d,name):time.sleep(1)d[name] = name * nameprint dprocess_list = []if __name__ == '__main__':manager = Manager()d = manager.dict()for i in range(10):p = Process(target=f,args=(d,i))p.start()process_list.append(p)for j in process_list:j.join()print d输出结果:{2: 4}{2: 4, 3: 9}{2: 4, 3: 9, 4: 16}{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36}{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 8: 64}{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64}{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}Server process managers比共享内存方法更加的灵活,一个单独的manager可以被同一网络的不同计算机的多个进程共享。

比共享内存更加的缓慢使用工作池 Using a pool of workersPool类代表 a pool of worker processes.It has methods which allows tasks to be offloaded to the worker processes in a few different ways.。

3.python进程间通信怎么理解

在2.6才开始使用 multiprocessing 是一个使用方法类似threading模块的进程模块。

允许程序员做并行开发。并且可以在UNIX和Windows下运行。

通过创建一个Process 类型并且通过调用call()方法spawn一个进程。一个比较简单的例子:#!/usr/bin/env python from multiprocessing import Process import time def f(name):time.sleep(1) print 'hello ',name print os.getppid() #取得父进程ID print os.getpid() #取得进程ID process_list = [] if __name__ == '__main__':for i in range(10):p = Process(target=f,args=(i,)) p.start() process_list.append(p) for j in process_list:j.join() 进程间通信:有两种主要的方式:Queue、Pipe1- Queue类几乎就是Queue.Queue的复制,示例:#!/usr/bin/env python from multiprocessing import Process,Queue import time def f(name):time.sleep(1) q.put(['hello'+str(name)]) process_list = [] q = Queue() if __name__ == '__main__':for i in range(10):p = Process(target=f,args=(i,)) p.start() process_list.append(p) for j in process_list:j.join() for i in range(10):print q.get()2- Pipe 管道#!/usr/bin/env python from multiprocessing import Process,Pipe import time import os def f(conn,name):time.sleep(1) conn.send(['hello'+str(name)]) print os.getppid(),'-----------',os.getpid() process_list = [] parent_conn,child_conn = Pipe() if __name__ == '__main__':for i in range(10):p = Process(target=f,args=(child_conn,i)) p.start() process_list.append(p) for j in process_list:j.join() for p in range(10):print parent_conn.recv() Pipe()返回两个连接类,代表两个方向。

如果两个进程在管道的两边同时读或同时写,会有可能造成corruption.进程间同步 multiprocessing contains equivalents of all the synchronization primitives from threading.例如,可以加一个锁,以使某一时刻只有一个进程print#!/usr/bin/env python from multiprocessing import Process,Lock import time import os def f(name):lock.acquire() time.sleep(1) print 'hello--'+str(name) print os.getppid(),'-----------',os.getpid() lock.release() process_list = [] lock = Lock() if __name__ == '__main__':for i in range(10):p = Process(target=f,args=(i,)) p.start() process_list.append(p) for j in process_list:j.join() 进程间共享状态 Sharing state between processes 当然尽最大可能防止使用共享状态,但最终有可能会使用到.1-共享内存 可以通过使用Value或者Array把数据存储在一个共享的内存表中#!/usr/bin/env python from multiprocessing import Process,Value,Array import time import os def f(n,a,name):time.sleep(1) n.value = name * name for i in range(len(a)):a[i] = -i process_list = [] if __name__ == '__main__':num = Value('d',0.0) arr = Array('i',range(10)) for i in range(10):p = Process(target=f,args=(num,arr,i)) p.start() process_list.append(p) for j in process_list:j.join() print num.value print arr[:] 输出:jimin@Jimin:~/projects$ python pp.py 81.0 [0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]'d'和'i'参数是num和arr用来设置类型,d表示一个双精浮点类型,i表示一个带符号的整型。更加灵活的共享内存可以使用multiprocessing.sharectypes模块 Server process Manager()返回一个manager类型,控制一个server process,可以允许其它进程通过代理复制一些python objects 支持list,dict,Namespace,Lock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Queue,Value,Array 例如:#!/usr/bin/env python from multiprocessing import Process,Manager import time import os def f(d,name):time.sleep(1) d[name] = name * name print d process_list = [] if __name__ == '__main__':manager = Manager() d = manager.dict() for i in range(10):p = Process(target=f,args=(d,i)) p.start() process_list.append(p) for j in process_list:j.join() print d 输出结果:{2: 4} {2: 4, 3: 9} {2: 4, 3: 9, 4: 16} {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16} {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25} {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25} {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36} {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 8: 64} {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64} {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81} {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81} Server process managers比共享内存方法更加的灵活,一个单独的manager可以被同一网络的不同计算机的多个进程共享。

比共享内存更加的缓慢 使用工作池 Using a pool of workers Pool类代表 a pool of worker processes.It has methods which allows tasks to be offloaded to the worker processes in a few different ways.。

4.python 多进程通讯 使用什么好

多进程通信方法好多,不一而数。

刚才试python封装好嘅多进程通信模块 multiprocessing.connection。简单测试咗一下,效率还可以,应该系对socket封装,效率可以达到4krps,可以满足好多方面嘅需求啦。

附代码如下:client#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-""" download - slave"""__author__ = 'Zagfai'__license__ = 'MIT@2014-02'import webtulfrom multiprocessing.connection import Clienta = 0try: while True: a += 1 address = ('10.33.41.112', 6666) conn = Client(address, authkey='hellokey') #print conn.recv() d = conn.recv() conn.close()except: passprint a#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-""" downloader - master server"""__author__ = 'Zagfai'__license__ = 'MIT@2014-02'import webtulfrom multiprocessing.connection import Listenerfrom threading import Threaddef listener(): address = ('10.33.41.112', 6666) listener = Listener(address, backlog=100, authkey='hellokey') while True: conn = listener.accept() #print 'connection accepted from', listener.last_accepted try: conn.send({'1':2, '2':'abc'}) except Exception, e: print e finally: conn.close() listener.close()listener_th = Thread(target=listener)listener_th.daemon = Truelistener_th.start()listener_th.join(timeout=20)。

5.Linux平台下python中有什么方法可以与一个进程通信

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

import socket

import os

if __name__ == '__main__':

sock = socket.socket(socket.AF_UNIX, socket.SOCK_STREAM)

conn = '/tmp/conn'

if not os.path.exists(conn):

os.mknod(conn)

if os.path.exists(conn):

os.unlink(conn)

sock.bind(conn)

sock.listen(5)

while True:

connection,address = sock.accept()

data = connection.recv(1024)

if data == "hello,server":

print "the client said:%s!\n" % data

connection.send("hello,client")

connection.close()

c.py代码如下:

#!/usr/bin/env python

import socket

import time

if __name__ == '__main__':

sock = socket.socket(socket.AF_UNIX, socket.SOCK_STREAM)

conn = '/tmp/conn'

sock.connect(conn)

time.sleep(1)

sock.send('hello,server')

print sock.recv(1024)

sock.close()

6.Linux平台下python中有什么方法可以与一个进程通信

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 pythonimport socketimport osif __name__ == '__main__': sock = socket.socket(socket.AF_UNIX, socket.SOCK_STREAM) conn = '/tmp/conn' if not os.path.exists(conn): os.mknod(conn) if os.path.exists(conn): os.unlink(conn) sock.bind(conn) sock.listen(5) while True: connection,address = sock.accept() data = connection.recv(1024) if data == "hello,server": print "the client said:%s!\n" % data connection.send("hello,client") connection.close() c.py代码如下:#!/usr/bin/env pythonimport socketimport timeif __name__ == '__main__': sock = socket.socket(socket.AF_UNIX, socket.SOCK_STREAM) conn = '/tmp/conn' sock.connect(conn) time.sleep(1) sock.send('hello,server') print sock.recv(1024) sock.close()。

7.如何实现C/C++与Python的通信

如果是C++和python混编。

python有提供一组C api可以自己封装也可以直接用boost库里的python库,

用法可以参考boost程序库完全开发指南

python调c,把c编译成lib文件,即可调用

import ctypes

lib =ctypes.cdll.LoadLibrary(r'abc.dll')

lib.f();

进程间通信 那就不区分语言了,有许多方法

python进程通信

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