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最近一直跟着廖大在学Python,关于分布式进程的小例子挺有趣的,这里做个记录。
让客户满意是我们工作的目标,不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户,将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴,公司提供的服务项目有:域名申请、虚拟主机、营销软件、网站建设、义马网站维护、网站推广。分布式进程
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。
master服务端原理:通过managers模块把Queue通过网络暴露出去,其他机器的进程就可以访问Queue了
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,代码如下:
#task_master.py #coding=utf-8 #多进程分布式例子 #服务器端 from multiprocessing.managers import BaseManager from multiprocessing import freeze_support #server启动报错,提示需要引用此包 import random,time,queue #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 #win7 64 貌似不支持callable下调用匿名函数lambda,这里封装一下 def return_task_queue(): global task_queue return task_queue def return_result_queue(): global result_queue return result_queue def test(): #把两个Queue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) QueueManager.register('get_task_queue',callable=return_task_queue) QueueManager.register('get_result_queue',callable=return_result_queue) #绑定端口5000,设置验证码‘abc' manager = QueueManager(address=('127.0.0.1',5000),authkey=b'abc')#这里必须加上本地默认ip地址127.0.0.1 #启动Queue manager.start() #server = manager.get_server() #server.serve_forever() print('start server master') #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() print('master exit') if __name__ == '__main__': freeze_support() test()
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