本文实例讲述了Python进程间通信Queue消息队列用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
进程间通信-Queue
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下Queue的工作原理:
代码如下:
#coding=utf-8 from multiprocessing import Queue #初始化一个Queue对象,最多可接收三条put消息 q = Queue(3) q.put('消息1') q.put('消息2') print(q.full())#False q.put('消息3') print(q.full())#True #因为消息列队已满下面的try都会抛出异常,第一个try会等待2秒后再抛出异常,第二个Try会立刻抛出异常 try: q.put('消息4', True, 2) except: print('消息队列已满,现有消息数量:%s'%q.qsize()) try: q.put_nowait('消息4')#等同于q.put('消息4', False) except: print('消息队列已满,现有消息数量:%s'%q.qsize()) #推荐的方式,先判断消息列队是否已满,再写入 if not q.full(): q.put_nowait('消息4') #读取消息时,先判断消息列队是否为空,再读取 if not q.empty(): for i in range(q.qsize()): print(q.get_nowait())
运行结果:
False
True
消息队列已满,现有消息数量:3
消息队列已满,现有消息数量:3
消息1
消息2
消息3
说明
初始化Queue()对象时(例如:q=Queue()),若括号中没有指定最大可接收的消息数量,或数量为负值,那么就代表可接受的消息数量没有上限(直到内存的尽头);
Queue.qsize():返回当前队列包含的消息数量;
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]]):获取队列中的一条消息,然后将其从列队中移除,block默认值为True;
1)如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),消息列队如果为空,此时程序将被阻塞(停在读取状态),直到从消息列队读到消息为止,如果设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没读取到任何消息,则抛出”Queue.Empty”异常;
2)如果block值为False,消息列队如果为空,则会立刻抛出”Queue.Empty”异常;
Queue.get_nowait():相当Queue.get(False);
Queue.put(item,[block[, timeout]]):将item消息写入队列,block默认值为True;
1)如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),消息列队如果已经没有空间可写入,此时程序将被阻塞(停在写⼊状态),直到从消息列队腾出空间为止。如果设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没空间,则抛出”Queue.Full”异常;
2)如果block值为False,消息列队如果没有空间可写入则会立刻抛出”Queue.Full”异常;
Queue.put_nowait(item):相当Queue.put(item, False);
2. Queue实例
我们以Queue为例,在子进程中创建两个子进程,一个往Queue中写数据,一个从Queue中读数据:
#coding=utf-8 from multiprocessing import Queue, Process import time, random, os #写数据进程执行的代码 def write(q): l1 = ['A','B','C'] for value in l1: print('put %s to queue...'%value) q.put(value) time.sleep(random.random()) #读数据执行的代码 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() qw = Process(target=write, args=(q,)) qr = Process(target=read, args=(q,)) #启动子进程qw写入 qw.start() qw.join() # 启动子进程qr写入 qr.start() qr.join() # qr进程是死循环,无法等待其结束,只能强行终止: print('所有数据都已经写入并读取完毕')
运行结果:
put A to queue...
put B to queue...
put C to queue...
get A from queue...
get B from queue...
get C from queue...
所有数据都已经写入并读取完毕
3. 进程池中的Queue
如果要使用Pool创建进程,就需要使用multiprocessing.Manager()
中的Queue()
,而不是multiprocessing.Queue()
,否则会得到一条如下的错误信息:
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes
through inheritance.
下面的实例演示了进程池中的进程如何通信:
代码如下:
#coding=utf-8 from multiprocessing import Manager, Pool import time, random, os def writer(q): print('writer启动%s,父进程为%s'%(os.getpid(),os.getppid())) l1 = ['a','b','c','d','e'] for value in l1: q.put(value) def reader(q): print('reader启动%s,父进程为%s'%(os.getpid(),os.getppid())) for i in range(q.qsize()): print('reader从Queue获取到消息:%s'%q.get(True)) if __name__ == "__main__": print('父进程%s启动...'%os.getpid()) q = Manager().Queue() #使用Manager中的Queue来初始化 po = Pool() # 使用阻塞模式创建进程,这样就不需要在reader中使用死循环了,可以让writer完全执行完成后,再用reader去读取 po.apply(writer, (q,)) po.apply(reader, (q,)) po.close() po.join() print('%s结束'%os.getpid())
运行结果:
父进程7415启动...
writer启动7421,父进程为7415
reader启动7422, 父进程为7415
reader从Queue获取到消息:a
reader从Queue获取到消息:b
reader从Queue获取到消息:c
reader从Queue获取到消息:d
reader从Queue获取到消息:e
7415结束
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
Python进程间通信Queue消息队列用法分析
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