小驚大怪

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你是不是在用Python3或者在windows系統上編程?最重要的是你對進程和線程不是很清楚?那么恭喜你，在python分布式進程中，會有坑等著你去挖。。。(hahahaha，此處允許我嚇唬一下你)開玩笑的啦，不過，如果你知道序列中不支持匿名函數，那這個坑就和你say byebye了。好了話不多數，直接進入正題。

分布式進程

正如大家所知道的Process比Thread更穩定，而且Process可以分布到多臺機器上，而Thread最多只能分布到同一臺機器的多個CPU上。Python的multiprocessing模塊不但支持多進程，其中managers子模塊還支持把多進程分布到多臺機器上。一個服務進程可以作為調度者，將任務分布到其他多個進程中，依靠網絡通信。由于managers模塊封裝很好，不必了解網絡通信的細節，就可以很容易地編寫分布式多進程程序。

代碼記錄

舉個例子

如果我們已經有一個通過Queue通信的多進程程序在同一臺機器上運行，現在，由于處理任務的進程任務繁重，希望把發送任務的進程和處理任務的進程分布到兩臺機器上，這應該怎么用分布式進程來實現呢?你已經知道了原有的Queue可以繼續使用，而且通過managers模塊把Queue通過網絡暴露出去，就可以讓其他機器的進程來訪問Queue了。好，那我們就這么干!

寫個task_master.py

我們先看服務進程。服務進程負責啟動Queue，把Queue注冊到網絡上，然后往Queue里面寫入任務。

#！/user/bin/pytthon 
# -*- coding:utf-8 -*- 
# @Time: 2018/3/3 16:46 
# @Author: lichexo 
# @File: task_master.py 
import random, time, queue 
from multiprocessing.managers import BaseManager 
# 發送任務的隊列: 
task_queue = queue.Queue() 
# 接收結果的隊列: 
result_queue = queue.Queue() 
# 從BaseManager繼承的QueueManager: 
class QueueManager(BaseManager): 
 pass 
# 把兩個Queue都注冊到網絡上, callable參數關聯了Queue對象: 
QueueManager.register('get_task_queue', callable=lambda: task_queue) 
QueueManager.register('get_result_queue', callable=lambda: result_queue) 
# 綁定端口5000, 設置驗證碼'abc': 
manager = QueueManager(address=('', 5000), authkey=b'abc') 
# 啟動Queue: 
manager.start() 
# 獲得通過網絡訪問的Queue對象: 
task = manager.get_task_queue() 
result = manager.get_result_queue() 
# 放幾個任務進去: 
for i in range(10): 
 n = random.randint(0, 10000) 
 print('Put task %d...' % n) 
 task.put(n) 
# 從result隊列讀取結果: 
print('Try get results...') 
for i in range(10): 
 r = result.get(timeout=10) 
 print('Result: %s' % r) 
# 關閉: 
manager.shutdown() 
print('master exit.')

當前文章：Python分布式進程中你會遇到的問題解析-創新互聯
當前鏈接：http://www.yijiale78.com/article34/cdpese.html

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