Python中的使用标准queue模块就可以建立多进程使用的队列，但是使用redis和redis-queue(rq)模块使这一操作更加简单。
Part 1.
比如首先我们使用队列来简单的储存数据：我们选用redis list类型，其他类型的数据操作可以参考这个文章
在redis_queue.py文件中：
import redis
class RedisQueue(object):
def __init__(self, name, namespace='queue', **redis_kwargs):
# redis的默认参数为：host='localhost', port=6379, db=0， 其中db为定义redis database的数量
self.__db= redis.Redis(**redis_kwargs)
self.key = '%s:%s' %(namespace, name)
def qsize(self):
return self.__db.llen(self.key) # 返回队列里面list内元素的数量
def put(self, item):
self.__db.rpush(self.key, item) # 添加新元素到队列最右方
def get_wait(self, timeout=None):
# 返回队列第一个元素，如果为空则等待至有元素被加入队列（超时时间阈值为timeout，如果为None则一直等待）
item = self.__db.blpop(self.key, timeout=timeout)
# if item:
# item = item[1] # 返回值为一个tuple
return item
def get_nowait(self):
# 直接返回队列第一个元素，如果队列为空返回的是None
item = self.__db.lpop(self.key)
return item
在input.py文件中：
from redis_queue import RedisQueue
import time
q = RedisQueue('rq') # 新建队列名为rq
for i in range(5):
q.put(i)
print "input.py: data {} enqueue {}".format(i, time.strftime("%c"))
time.sleep(1)
在output.py文件中：
from redis_queue import RedisQueue
import time
q = RedisQueue('rq')
while 1:
result = q.get_nowait()
if not result:
break
print "output.py: data {} out of queue {}".format(result, time.strftime("%c"))
time.sleep(2)
在test_run.sh文件中：
python input.py &
python output.py &
在terminal中运行test.sh的结果如下：
input.py: data 0 enqueue Fri Nov 10 10:51:37 2017
output.py: data 0 out of queue Fri Nov 10 10:51:37 2017
input.py: data 1 enqueue Fri Nov 10 10:51:38 2017
output.py: data 1 out of queue Fri Nov 10 10:51:38 2017
input.py: data 2 enqueue Fri Nov 10 10:51:39 2017
output.py: data 2 out of queue Fri Nov 10 10:51:39 2017
input.py: data 3 enqueue Fri Nov 10 10:51:40 2017
output.py: data ('queue:rq', '3') out of queue Fri Nov 10 10:51:40 2017
input.py: data 4 enqueue Fri Nov 10 10:51:41 2017
output.py: data ('queue:rq', '4') out of queue 1510282301.69
其中lpop返回的是一个队列名+元素值的tuple，并且返回的数值默认为string
Part 2.
队列里面可以添加任意object，因此可以添加函数到多个队列来实现多线程并发的效果。
首先，建立一个rq work进程(写在worker.py脚本中)来监听队列
import redis
from rq import Worker, Queue, Connection
listen = ['default']
redis_url = "redis://localhost:6379" # redis server 默认地址
conn = redis.from_url(redis_url)
def square_function(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
with Connection(conn): # 建立与redis server的连接
worker = Worker(list(map(Queue, listen))) # 建立worker监听给定的队列
worker.work()
然后python worker.py启动redis server
在test.py文件中：
from rq import Queue
from rq.job import Job
from worker import square_function, conn
import time
q = Queue(connection=conn)
job = q.enqueue_call(square_function, args=(5, ), result_ttl=5000) # 保存结果5000s
job_id = job.get_id()
print job_id
result1 = Job.fetch(job_id, connection=conn)
print result1.is_finished
time.sleep(1) # 等待队列里任务完成
result2 = Job.fetch(job_id, connection=conn)
print result2.return_value
上面文件的输出结果为：
98dc6f58-9333-48f7-88c1-c4de1cc9e5cf # job id
False # 任务尚未完成
25 # 任务完成，输出结果
注: 调用的square_function不允许和任务发起在同一个脚本，否则会报错ValueError: Functions from the __main__ module cannot be processed by workers
当与flask一起使用时：
在app.py文件中：
from rq import Queue
from rq.job import Job
from worker import conn， square_function
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
q = Queue(connection=conn) # 建立与Redis server的连接并初始化一个队列
@app.route("/", methods=['POST'])
def index():
x = request.get_data() # string 类型
job = q.enqueue_call(square_function, args=(int(x), ), result_ttl=5000) # 最后的参数为RQ保留结果的时间
return job.get_id() # 返回job的id
@app.route('/result/<job_key>', methods=['GET'])
def get_results(job_key):
job = Job.fetch(job_key, connection=conn) # 获取根据job_id获取任务的返回值
if job.is_finished: # 检验是否完成
return str(job.result), 200
else:
return "Wait!", 202
if __name__ == "__main__":
app.run('0.0.0.0', port=5000)
python app.py启动flask服务
在test.py文件：
import requests
import time
post_url = "http://localhost:5000"
post_result = requests.post(post_url, data={'x': 2})
job_id = post_result.content
print job_id
time.sleep(1)
get_url = "http://localhost:5000/result/{}".format(job_id)
get_result = requests.get(get_url)
print get_result.content
获得的结果如下：
067306e9-f13b-4b6a-93dc-2f5b457a78b7 # job id
4 # job返回值