Python多进程通信方法详解及选择指南

如何在python中实现多进程之间的通信?

Python中多进程之间的通信主要涉及到共享内存、管道、队列、消息队列（消息队列，像队列模块、multiprocessing.Queue或者redis、rabbitmq等）和数据库。
下面对这五种常用的方法进行详细分析。

1共享内存

共享内存允许不同进程直接访问物理内存的同一区域。
使用multiprocessing.Value和multiprocessing.Array创建共享内存对象。

代码示例：用整数初始化共享变量并在多个进程中修改其值。

python

importmultiprocessing

shared_var=multiprocessing.Value('i',5)

defworker():withshared_var.get_lock():print(f"工人:{共享_var.value}")shared_var.value+=1

if__name__=='main':p=multiprocessing.Process(target=worker)p.start()p.join()

注意，多个进程修改共享内存时必须使用锁来保证线程安全。

2管道（Pipe）

管道支持半双工通信，允许多个进程之间的单向数据传输。
一旦创建了管道，每个连接都有一个读端和一个写端。

代码示例：创建管道，父进程向子进程发送信息。

python

importmultiprocessing

defwriter(pipe):pipe.send("Hellofromwriter")pipe.close()

defreader(pipeline):message=pipe.recv()print(f"已收到：{message}")pipe.close()

if__name__=='main':parent_conn,child_conn=multiprocessing.Pipe()#创建管道p=multiprocessing.Process(target=writer,args=(child_conn,))r=multiprocessing.Process(target=reader,args=(parent_conn,))

父进程向子进程发送信息，然后关闭管道。
子进程接收并打印信息。

3队列（Queue）

队列提供​​安全的数据存储和交换。
使用multiprocessing.Queue创建一个可以被多个进程共享的队列。

示例代码：在生产者进程和消费者进程之间传输数据。

python

importmultiprocessing

defProducer(queue):foriinrange(5):queue.put(i)print(f"生产:{i}")

defconsumer(queue):whileTrue:item=queue.get()ifitemisNone:breakprint(f"消耗:{itemm}")

if__name__=='main':queue=multiprocessing.Queue()p=multiprocessing.Process(target=生产者,args=(queue,))c=multiprocessing.Process(target=Consumer,args=(queue,))

生产者将数字放入队列中，消费者检索并消费数据。

4消息队列

标准库的Queue模块提供了简单的消息队列功能。
在大型项目中，经常使用RabbitMQ或Redis等外部服务作为消息队列系统。

代码示例：使用dot库来使用RabbitMQ。

首先安装dots库：bashpipinstallpika

示例代码：启动消费者监听队列并接收消息。

python

导入点

connection=point.BlockingConnection(point.ConnectionParameters(host='localhost'))channel=connection.channel()

connection=point.BlockingConnection(point.ConnectionParameters(host='localhost'))channel=connection.channel()

channel.queue_declare(queue='hello')

defcallback(ch,方法,属性,body):print("[x]已收到%r"%body)

channel.basic_consume(queue='hello',on_message_callback=callback,auto_ack=True)

print('[*]Waitingformessages.ToexitpressCTRL+C')channel.start_consuming()

主程序启动消费者监听队列，接收并打印消息。

5个数据套接字

使用Python的socket模块实现多进程通信。
该方法支持复杂的数据传输。

代码示例：服务器创建一个套接字并等待客户端连接并接收数据。

python

importsocket

server_socket=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)

server_socket.bind(('localhost',8000))

server_socket.listen(5)

whileTrue:

conn,addr=server_socket.accept()

data=conn.recv(1024)

print(f"已收到：{data.decode()}")

conn.close()

综上所述，Python提供了多种多进程通信方式，开发者应根据实际进行选择需要适当的通信方法来实现高效可靠的进程间通信。
确保同步和线程安全至关重要。

Python队列最多装多少？

简介：今天原著CTO笔记给大家分享一下PythonQueueSize相关的内容，如果你想解决你现在的问题，别忘了关注本站，现在就开始吧！

一般应用情况下，不需要考虑这个大小，因为最大限制太高了。

当如果您需要使用包含大量成分的列表，则必须考虑许多其他问题。

1----------32位Python的限制是536870912个元素。

2-----------64位Python的限制是1152921504606846975个元素。

python队列可以多长

我没有尝试过，但是大小不要超过2GB。
这是32位版本Python中的内存管理缺陷。
通常，如果大小超过500MB，速度会很慢。

在实际的应用环境中，应该会超过几万个队列。
通常最好将其控制在几百行以下。

单独的消息队列服务器还可以在队列中缓存数百万条消息。
但PythonQueue显然不是这样的企业级应用程序。
Python最多可以填充多少？

最大容量取决于机器的性能指标PyList_New中的列表PY_SSIZE_T_MAX的最大容量是在python源码中定义的。

Python的第一个实现是CPython，它是用C实现的Python。
至于Python中的列表元素可以容纳的最大元素数量，必须查找底层规范。

总结：上面的Python队列大小是根据CTO的顶级笔记编译的，所以我希望您花时间这样做，不要忘记搜索有关最大项目数的相关信息。
您可以在此站点上安装以获取有关Python队列的更多信息。

为什么在python里推荐使用多进程而不是多线程

监视信号开始处理线程和进程。
这个逻辑是不恰当的。
所有资源都是有限的。
当以这种方式浪费时，资源管理就会失控。
常见的做法是设置线程池或进程池。
线程或进程的使用取决于正在处理的信号类型。
如果计算量很大，就需要进程池。
对于等待设备（例如发送和接收网络数据）之类的事情，几乎没有足够的线程。
信号传入后有两种处理方式：一是实时处理。
为了最大限度地减少处理周期，您可以使用“微线程”方法。
另一种选择是允许一些延迟。
所以一个常见的方法是使用队列。
将信号放在线程或进程池中的消息队列上。
然后由后者分发。
还有一种高效的处理方法，可以根据信号的值对信号进行哈希处理，然后自动将其分发到其他CPU或服务器。
这是一种大规模并发处理机制。
通常，您可以使用线程模型或进程模型，例如获取请求然后必须处理响应的Web服务器。
这也是游泳池的常见使用方式。
池的大小取决于计算机的计算能力、内存大小和并发访问数。
我应该激活多少个？假设其中一个信号的处理周期为1秒，如果同时进来100个信号，则需要100个线程或进程。