进程间通信

进程间通信是指进程间的数据交换。开发并行应用程序时，进程间的数据交换是必不可少的。下图显示了多个子进程间同步的各种通信机制 −

各种通信机制

在本节中，我们将了解各种通信机制。这些机制如下所述 −

队列

队列可用于多进程程序。multiprocessing模块的 Queue 类与 Queue.Queue 类类似。因此，可以使用相同的 API。 Multiprocessing.Queue 为我们提供了一种线程和进程安全的 FIFO（先进先出）进程间通信机制。

示例

以下是从 python 官方文档中获取的有关多处理的简单示例，用于了解多处理的 Queue 类的概念。

from multiprocessing import Process, Queue
import queue
import random
def f(q):
   q.put([42, None, 'hello'])
def main():
   q = Queue()
   p = Process(target = f, args = (q,))
   p.start()
   print (q.get())
if __name__ == '__main__':
   main()

输出

[42, None, 'hello']

管道

它是一种数据结构，用于在多进程程序中进程之间进行通信。Pipe() 函数返回一对由管道连接的连接对象，默认情况下是双工（双向）。它以以下方式工作 −

• 它返回一对代表管道两端的连接对象。

• 每个对象都有两种方法 - send() 和 recv()，用于进程之间进行通信。

示例

以下是从 python 官方多处理文档中摘录的简单示例，用于了解多处理的 Pipe() 函数的概念。

from multiprocessing import Process, Pipe

def f(conn):
   conn.send([42, None, 'hello'])
   conn.close()

if __name__ == '__main__':
   parent_conn, child_conn = Pipe()
   p = Process(target = f, args = (child_conn,))
   p.start()
   print (parent_conn.recv())
   p.join()

输出

[42, None, 'hello']

管理器

管理器是多处理模块的一个类，它提供了一种协调所有用户之间共享信息的方法。管理器对象控制服务器进程，该进程管理共享对象并允许其他进程操纵它们。换句话说，管理器提供了一种创建可在不同进程之间共享的数据的方法。以下是管理器对象 − 的不同属性。

• 管理器的主要属性是控制管理共享对象的服务器进程。

• 另一个重要属性是当任何进程修改共享对象时更新所有共享对象。

示例

以下是使用管理器对象在服务器进程中创建列表记录，然后在该列表中添加新记录的示例。

import multiprocessing

def print_records(records):
   for record in records:
      print("Name: {0}
Score: {1}
".format(record[0], record[1]))

def insert_record(record, records):
   records.append(record)
      print("A New record is added
")

if __name__ == '__main__':
   with multiprocessing.Manager() as manager:

      records = manager.list([('Computers', 1), ('Histoty', 5), ('Hindi',9)])
      new_record = ('English', 3)

      p1 = multiprocessing.Process(target = insert_record, args = (new_record, records))
      p2 = multiprocessing.Process(target = print_records, args = (records,))
	  p1.start()
      p1.join()
      p2.start()
      p2.join()

输出

A New record is added

Name: Computers
Score: 1

Name: Histoty
Score: 5

Name: Hindi
Score: 9

Name: English
Score: 3

Manager 中的命名空间概念

Manager 类带有命名空间概念，这是一种在多个进程之间共享多个属性的快捷方法。命名空间不具有任何可调用的公共方法，但它们具有可写的属性。

示例

以下 Python 脚本示例可帮助我们利用命名空间在主进程和子进程之间共享数据 −

import multiprocessing

def Mng_NaSp(using_ns):

   using_ns.x +=5
   using_ns.y *= 10

if __name__ == '__main__':
   manager = multiprocessing.Manager()
   using_ns = manager.Namespace()
   using_ns.x = 1
   using_ns.y = 1

   print ('before', using_ns)
   p = multiprocessing.Process(target = Mng_NaSp, args = (using_ns,))
   p.start()
   p.join()
   print ('after', using_ns)

输出

before Namespace(x = 1, y = 1)
after Namespace(x = 6, y = 10)

Ctypes-Array 和 Value

Multiprocessing 模块提供 Array 和 Value 对象，用于将数据存储在共享内存映射中。Array 是从共享内存分配的 ctypes 数组，Value 是从共享内存分配的 ctypes 对象。

首先，从 multiprocessing 导入 Process、Value、Array。

示例

以下 Python 脚本是从 python 文档中获取的示例，用于利用 Ctypes Array 和 Value 在进程之间共享一些数据。

def f(n, a):
   n.value = 3.1415927
   for i in range(len(a)):
   a[i] = -a[i]

if __name__ == '__main__':
   num = Value('d', 0.0)
   arr = Array('i', range(10))

   p = Process(target = f, args = (num, arr))
   p.start()
   p.join()
   print (num.value)
   print (arr[:])

输出

3.1415927
[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

通信顺序进程 (CSP)

CSP 用于说明系统与其他具有并发模型的系统之间的交互。CSP 是一个通过消息传递编写并发或程序的框架，因此它对于描述并发性非常有效。

Python 库 – PyCSP

为了实现 CSP 中的核心原语，Python 有一个名为 PyCSP 的库。它使实现非常简短且易读，因此很容易理解。以下是 PyCSP 的基本进程网络 −

在上述 PyCSP 进程网络中，有两个进程 - Process1 和 Process 2。这些进程通过两个通道传递消息进行通信 - 通道 1 和通道 2。

安装 PyCSP

借助以下命令，我们可以安装 Python 库 PyCSP −

pip install PyCSP

示例

以下 Python 脚本是并行运行两个进程的简单示例。它是在 PyCSP python 库的帮助下完成的 −

from pycsp.parallel import *
import time
@process
def P1():
   time.sleep(1)
   print('P1 exiting')
@process
def P2():
   time.sleep(1)
   print('P2 exiting')
def main():
   Parallel(P1(), P2())
   print('Terminating')
if __name__ == '__main__':
   main()

在上面的脚本中，创建了两个函数P1和P2，并用@process修饰，以将它们转换为进程。

输出

P2 exiting
P1 exiting
Terminating