Python进程间通信Queue消息队列用法分析

Python  /  管理员 发布于 7年前   271

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-8from 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())#Falseq.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-8from multiprocessing import Queue, Processimport 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:      breakif __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-8from multiprocessing import Manager, Poolimport time, random, osdef 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

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。