python中的Queue與多程式(multiprocessing)

發表於2016-08-24

最近接觸一個專案,要在多個虛擬機器中執行任務,參考別人之前專案的程式碼,採用了多程式來處理,於是上網查了查python中的多程式

一、先說說Queue(佇列物件)

Queue是python中的標準庫,可以直接import 引用,之前學習的時候有聽過著名的“先吃先拉”與“後吃先吐”,其實就是這裡說的佇列,佇列的構造的時候可以定義它的容量,別吃撐了,吃多了,就會報錯,構造的時候不寫或者寫個小於1的數則表示無限多

import Queue

q = Queue.Queue(10)

向佇列中放值(put)

q.put(‘yang’)

q.put(4)

q.put([‘yan’,’xing’])

在佇列中取值get()

預設的佇列是先進先出的

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

當一個佇列為空的時候如果再用get取則會堵塞,所以取佇列的時候一般是用到

get_nowait()方法,這種方法在向一個空佇列取值的時候會拋一個Empty異常

所以更常用的方法是先判斷一個佇列是否為空,如果不為空則取值

佇列中常用的方法

Queue.qsize() 返回佇列的大小
Queue.empty() 如果佇列為空,返回True,反之False
Queue.full() 如果佇列滿了,返回True,反之False
Queue.get([block[, timeout]]) 獲取佇列,timeout等待時間
Queue.get_nowait() 相當Queue.get(False)
非阻塞 Queue.put(item) 寫入佇列,timeout等待時間
Queue.put_nowait(item) 相當Queue.put(item, False)

二、multiprocessing中使用子程式概念

from multiprocessing import Process

可以通過Process來構造一個子程式

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

再通過p.start()來啟動子程式

再通過p.join()方法來使得子程式執行結束後再執行父程式


image

三、在multiprocessing中使用pool

如果需要多個子程式時可以考慮使用程式池(pool)來管理


pool建立子程式的方法與Process不同,是通過

p.apply_async(func,args=(args))實現,一個池子裡能同時執行的任務是取決你電腦的cpu數量,如我的電腦現在是有4個cpu,那會子程式task0,task1,task2,task3可以同時啟動,task4則在之前的一個某個程式結束後才開始

image

上面的程式執行後的結果其實是按照上圖中1,2,3分開進行的,先列印1,3秒後列印2,再3秒後列印3

程式碼中的p.close()是關掉程式池子,是不再向裡面新增程式了,對Pool物件呼叫join()方法會等待所有子程式執行完畢,呼叫join()之前必須先呼叫close(),呼叫close()之後就不能繼續新增新的Process了。

當時也可以是例項pool的時候給它定義一個程式的多少

如果上面的程式碼中p=Pool(5)那麼所有的子程式就可以同時進行

三、多個子程式間的通訊

多個子程式間的通訊就要採用第一步中說到的Queue,比如有以下的需求,一個子程式向佇列中寫資料,另外一個程式從佇列中取資料,


四、關於上面程式碼的幾個有趣的問題


如果main函式寫成上面的樣本,本來我想要的是將會得到一個佇列,將其作為引數傳入程式池子裡的每個子程式,但是卻得到

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

的錯誤,查了下,大意是佇列物件不能在父程式與子程式間通訊,這個如果想要使用程式池中使用佇列則要使用multiprocess的Manager類


這樣這個佇列物件就可以在父程式與子程式間通訊,不用池則不需要Manager,以後再擴充套件multiprocess中的Manager類吧

關於鎖的應用,在不同程式間如果有同時對同一個佇列操作的時候,為了避免錯誤,可以在某個函式操作佇列的時候給它加把鎖,這樣在同一個時間內則只能有一個子程式對佇列進行操作,鎖也要在manager物件中的鎖


參考文章:

http://blog.csdn.net/yatere/article/details/6668006

http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/0013868323401155ceb3db1e2044f80b974b469eb06cb43000

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