详解python分布式进程


Posted in Python onOctober 08, 2018

在Thread和Process中,应当优选Process,因为Process更稳定,而且,Process可以分布到多台机器上,而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。

Python的multiprocessing模块不但支持多进程,其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者,将任务分布到其他多个进程中,依靠网络通信。由于managers模块封装很好,不必了解网络通信的细节,就可以很容易地编写分布式多进程程序。

举个例子:如果我们已经有一个通过Queue通信的多进程程序在同一台机器上运行,现在,由于处理任务的进程任务繁重,希望把发送任务的进程和处理任务的进程分布到两台机器上。怎么用分布式进程实现?

原有的Queue可以继续使用,但是,通过managers模块把Queue通过网络暴露出去,就可以让其他机器的进程访问Queue了。

我们先看服务进程,服务进程负责启动Queue,把Queue注册到网络上,然后往Queue里面写入任务:

# task_master.py
 
import random, time, queue
from multiprocessing.managers import BaseManager
# 发送任务的队列:
task_queue = queue.Queue()
# 接收结果的队列:
result_queue = queue.Queue()
# 从BaseManager继承的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):
  pass
# 把两个Queue都注册到网络上, callable参数关联了Queue对象:
QueueManager.register('get_task_queue', callable=lambda: task_queue)
QueueManager.register('get_result_queue', callable=lambda: result_queue)
# 绑定端口5000, 设置验证码'abc':
manager = QueueManager(address=('', 5000), authkey=b'abc')
# 启动Queue:
manager.start()
# 获得通过网络访问的Queue对象:
task = manager.get_task_queue()
result = manager.get_result_queue()
# 放几个任务进去:
for i in range(10):
  n = random.randint(0, 10000)
  print('Put task %d...' % n)
  task.put(n)
# 从result队列读取结果:
print('Try get results...')
for i in range(10):
  r = result.get(timeout=10)
  print('Result: %s' % r)
# 关闭:
manager.shutdown()

请注意,当我们在一台机器上写多进程程序时,创建的Queue可以直接拿来用,但是,在分布式多进程环境下,添加任务到Queue不可以直接对原始的task_queue进行操作,那样就绕过了QueueManager的封装,必须通过manager.get_task_queue()获得的Queue接口添加。

然后,在另一台机器上启动任务进程(本机上启动也可以):

# task_master.py
import random, time, queue
from multiprocessing.managers import BaseManager
# 发送任务的队列:
task_queue = queue.Queue()
# 接收结果的队列:
result_queue = queue.Queue()
# 从BaseManager继承的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):
  pass
# 把两个Queue都注册到网络上, callable参数关联了Queue对象:
QueueManager.register('get_task_queue', callable=lambda: task_queue)
QueueManager.register('get_result_queue', callable=lambda: result_queue)
# 绑定端口5000, 设置验证码'abc':
manager = QueueManager(address=('', 5000), authkey=b'abc')
# 启动Queue:
manager.start()
# 获得通过网络访问的Queue对象:
task = manager.get_task_queue()
result = manager.get_result_queue()
# 放几个任务进去:
for i in range(10):
  n = random.randint(0, 10000)
  print('Put task %d...' % n)
  task.put(n)
# 从result队列读取结果:
print('Try get results...')
for i in range(10):
  r = result.get(timeout=10)
  print('Result: %s' % r)
# 关闭:
manager.shutdown()

任务进程要通过网络连接到服务进程,所以要指定服务进程的IP。

现在,可以试试分布式进程的工作效果了。先启动task_master.py服务进程:

$ python3 task_master.py 
Put task 3411...
Put task 1605...
Put task 1398...
Put task 4729...
Put task 5300...
Put task 7471...
Put task 68...
Put task 4219...
Put task 339...
Put task 7866...
Try get results...

task_master.py进程发送完任务后,开始等待result队列的结果。现在启动task_worker.py进程:

$ python3 task_worker.pyConnect to server 127.0.0.1...
run task 3411 * 3411...
run task 1605 * 1605...
run task 1398 * 1398...
run task 4729 * 4729...
run task 5300 * 5300...
run task 7471 * 7471...
run task 68 * 68...
run task 4219 * 4219...
run task 339 * 339...
run task 7866 * 7866...
worker exit.

task_worker.py进程结束,在task_master.py进程中会继续打印出结果:

Result: 3411 * 3411 = 11634921
Result: 1605 * 1605 = 2576025
Result: 1398 * 1398 = 1954404
Result: 4729 * 4729 = 22363441
Result: 5300 * 5300 = 28090000
Result: 7471 * 7471 = 55815841
Result: 68 * 68 = 4624
Result: 4219 * 4219 = 17799961
Result: 339 * 339 = 114921
Result: 7866 * 7866 = 61873956

这个简单的Master/Worker模型有什么用?其实这就是一个简单但真正的分布式计算,把代码稍加改造,启动多个worker,就可以把任务分布到几台甚至几十台机器上,比如把计算n*n的代码换成发送邮件,就实现了邮件队列的异步发送。

而Queue之所以能通过网络访问,就是通过QueueManager实现的。由于QueueManager管理的不止一个Queue,所以,要给每个Queue的网络调用接口起个名字,比如get_task_queue。

authkey有什么用?这是为了保证两台机器正常通信,不被其他机器恶意干扰。如果task_worker.py的authkey和task_master.py的authkey不一致,肯定连接不上。

Python的分布式进程接口简单,封装良好,适合需要把繁重任务分布到多台机器的环境下。

注意Queue的作用是用来传递任务和接收结果,每个任务的描述数据量要尽量小。比如发送一个处理日志文件的任务,就不要发送几百兆的日志文件本身,而是发送日志文件存放的完整路径,由Worker进程再去共享的磁盘上读取文件。

以上就是本篇文章所讲述的所有内容,这篇文章主要介绍了python分布式进程的相关知识,希望你能借助资料从而理解上述所说的内容。希望我在这片文章所讲述的内容能够对你有所帮助,让你学习python更加轻松。

Python 相关文章推荐
Python中的__slots__示例详解
Jul 06 Python
Python简单实现自动删除目录下空文件夹的方法
Aug 29 Python
Python实现针对含中文字符串的截取功能示例
Sep 22 Python
pip install urllib2不能安装的解决方法
Jun 12 Python
Python中list查询及所需时间计算操作示例
Jun 21 Python
Python Numpy 实现交换两行和两列的方法
Jun 26 Python
python文件绝对路径写法介绍(windows)
Dec 25 Python
Python属性和内建属性实例解析
Jan 14 Python
python matplotlib中的subplot函数使用详解
Jan 19 Python
python实现引用其他路径包里面的模块
Mar 09 Python
Python3中FuzzyWuzzy库实例用法
Nov 18 Python
python爬虫 requests-html的使用
Nov 30 Python
python中多个装饰器的执行顺序详解
Oct 08 #Python
使用EduBlock轻松学习Python编程
Oct 08 #Python
Django forms组件的使用教程
Oct 08 #Python
详解关于Django中ORM数据库迁移的配置
Oct 08 #Python
面向初学者的Python编辑器Mu
Oct 08 #Python
Django 实现购物车功能的示例代码
Oct 08 #Python
一行代码让 Python 的运行速度提高100倍
Oct 08 #Python
You might like
DC动画很好看?新作烂得令人发指,名叫《红色之子》
2020/04/09 欧美动漫
php中session_unset与session_destroy的区别分析
2011/06/16 PHP
基于PHP开发中的安全防范知识详解
2013/06/06 PHP
codeigniter教程之多文件上传使用示例
2014/02/11 PHP
PHP捕获Fatal error错误的方法
2014/06/11 PHP
PHP将页面中点击数量高的链接进行高亮显示的方法
2016/05/30 PHP
刷新页面实现方式总结(HTML,ASP,JS)
2008/11/13 Javascript
javascript DOM编程实例(智播客学习)
2009/11/23 Javascript
js操作时间(年-月-日 时-分-秒 星期几)
2010/06/20 Javascript
实现web打印的各种方法介绍及实现代码
2013/01/09 Javascript
关于JQuery($.load)事件的用法和分析
2013/04/09 Javascript
JavaScript实现获取dom中class的方法
2015/02/09 Javascript
整理Javascript数组学习笔记
2015/11/29 Javascript
JSON简介以及用法汇总
2016/02/21 Javascript
javascript cookie的简单应用
2016/02/24 Javascript
Node.js利用debug模块打印出调试日志的方法
2017/04/25 Javascript
vue2实现可复用的轮播图carousel组件详解
2017/11/27 Javascript
基于vue-cli npm run build之后vendor.js文件过大的解决方法
2018/09/27 Javascript
Python多线程实例教程
2014/09/06 Python
Python实现获取操作系统版本信息方法
2015/04/08 Python
Python中的数学运算操作符使用进阶
2016/06/20 Python
python执行系统命令后获取返回值的几种方式集合
2018/05/12 Python
python中多层嵌套列表的拆分方法
2018/07/02 Python
Python判断字符串是否为字母或者数字(浮点数)的多种方法
2018/08/03 Python
python调试神器PySnooper的使用
2019/07/03 Python
Python中join()函数多种操作代码实例
2020/01/13 Python
django 模型字段设置默认值代码
2020/07/15 Python
无需JS和jQuery代码实现CSS3鼠标浮动放大图片
2016/11/21 HTML / CSS
前端水印的简单实现代码示例
2020/12/02 HTML / CSS
自荐信格式技巧有哪些呢
2013/11/19 职场文书
精彩的英文自荐信
2014/01/30 职场文书
领导失职检讨书
2014/02/24 职场文书
2014年重阳节敬老活动方案
2014/09/16 职场文书
土地租赁协议书
2015/01/29 职场文书
电力安全教育培训心得体会
2016/01/11 职场文书
mysql sql常用语句大全
2022/06/21 MySQL