python实现多进程通信实例分析

Python 实现多进程通信是非常重要的，因为现代计算机中多核心 CPU 的普及，使得多进程处理数据不再是一种特殊需求，而是一种必要的需求。下面是 Python 实现多进程通信的完整攻略：

1.导入必要的模块：
为了实现多进程通信，我们需要导入 multiprocessing 模块。这个模块包含一些进程池、队列和管道等用于多进程编程的工具。

2.使用进程池：
进程池可以用来管理多个进程，可以避免系统创建过多进程而导致的内存开销过大的问题。下面是一个使用进程池的示例：

from multiprocessing import Pool

def worker(num):
    print("当前进程ID:", os.getpid())
    return num*num

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(5)
    results = pool.map(worker, [1, 2, 3, 4, 5])
    print(results)

在这个代码段中，首先创建一个进程池，然后使用 pool.map() 方法启动多个进程，调用 worker() 函数来执行具体任务，并且传递参数列表作为输入。最终通过打印 results 来输出结果。

3.使用队列：
队列是多个进程之间用于通信的一种高效方式。将多个进程需要的参数、计算结果存储在队列中，这样不同进程就可以共享这个队列。下面是一个使用队列的示例代码：

from multiprocessing import Process, Queue

def producer(q):
    for i in range(5):
        q.put(i)

def consumer(q):
    while True:
        data = q.get()
        if data is None:
            break
        print('消费:',data)

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p1 = Process(target=producer,args=(q,))
    p2 = Process(target=consumer,args=(q,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    q.put(None)
    p2.join()

这个代码段中，我们创建了两个进程，分别为 producer 和 consumer，然后使用另外一个主进程来创建队列，然后启动两个进程和主进程。在 producer 进程中，我们将 0-4 中的整数放入队列中；而在 consumer 进程中，则不断从队列中取出数据并消费它们，直到取出的数据为 None。

4.使用管道：
管道是实现双向通信的一种方式，它可以将两个进程的输入和输出连接在一起，实现数据的传输。下面是一个使用管道的示例代码：

from multiprocessing import Process, Pipe

def ping(p):
    while True:
        msg = p.recv()    #接收管道中的数据
        print("ping received:",msg)
        p.send("pong")    #向管道中发送数据

def pong(p):
    while True:
        p.send("ping")    #向管道中发送数据
        msg = p.recv()    #接收管道中的数据
        print("pong received:",msg)

if __name__ == '__main__':
    parent_conn, child_conn = Pipe()
    p1 = Process(target=ping,args=(parent_conn,))
    p2 = Process(target=pong,args=(child_conn,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

在这个代码段中，我们创建了两个进程，分别为 ping 和 pong。然后使用管道将这两个进程连接在一起，实现数据的传输。在 ping 进程中，我们接收管道中的数据并输出，然后向管道中发送一条消息；而在 pong 中，则先向管道中发送一条消息，然后从管道中接收数据并输出。

以上就是 Python 实现多进程通信的完整攻略，包括进程池、队列和管道等三种方式。它们在实际编程中都有很广泛的应用。