32 管道 共享数据 进程池

一.管道  conn1,conn2=Pipe()

EOFError  conn1.recv():接收conn2.send(obj)发送的对象。如果没有消息可接收，recv方法会一直阻塞。
                  如果连接的另外一端已经关闭，那么recv方法会抛出EOFError。

from multiprocessing import Process, Pipe

def f(parent_conn,child_conn):
    #parent_conn.close() #不写close将不会引发EOFError
    while True:
        try:
            print(child_conn.recv())
        except EOFError:
            child_conn.close()

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

引发EOFError

from multiprocessing import Process,Pipe

def consumer(p,name):
    produce, consume=p
    produce.close()
    while True:
        try:
            baozi=consume.recv()
            print('%s 收到包子:%s' %(name,baozi))
        except EOFError:
            break

def producer(seq,p):
    produce, consume=p
    consume.close()
    for i in seq:
        produce.send(i)

if __name__ == '__main__':
    produce,consume=Pipe()

    c1=Process(target=consumer,args=((produce,consume),'c1'))
    c1.start()


    seq=(i for i in range(10))
    producer(seq,(produce,consume))

    produce.close()
    consume.close()

    c1.join()
    print('主进程')

二.数据共享  Manager  并不提供数据安全机制，数据不安全，需要加锁解决这个问题
    m=Manager()  m.dict({"name":"alex"})

def func(dic):
    dic["count"]-=1

if __name__ == '__main__':
    # m=Manager()
    # dic=m.dict({"num":1})
    # print(dic)
    # dic["num"]=0
    # print(dic)

    m=Manager()
    d=m.dict({"num":100})#共享数据
    p=Process(target=func,args=(d,))

    d["num"] = 0
    p.start()
    p.join()   #必须要在p.start 之后加p.join()， 在进程里面才能正常的打印

from multiprocessing import Manager,Process,Lock

def func(dic,lock):
    with lock:#加锁，保证数据安全，因为数据共享的数据是不安全的
        dic["num"]-=1


if __name__ == '__main__':
    m=Manager()#数据共享对象创建
    lock=Lock()
    dic=m.dict({"num":1000})
    lst=[]
    for i in range(100):
        p=Process(target=func,args=(dic,lock))
        p.start()
        lst.append(p)
    [pp.join() for pp in lst]#主进程等待所有子进程结束

    print(dic["num"])

三.进程池：Pool
    p=Pool(4)
    p.map(func,可迭代对象） 异步提交任务   自带close+join
    res=p.apply()  同步提交任务 直接可以得到返回值 res
    res=p.apply_async() 异步提交任务   得到结果对象 res 需要用res.get()拿到结果，
    res.get()有阻塞效果，需要把res循环加入列表中，在用get取值  需要先关p.close()  p.join()
    p.close()不允许在向进程池中加任务

回调函数    在进程池 apply_async()方法中，参数 callback=
    p=Pool(4)
    p.apply_async(func,args=(参数，），callback=回调函数）
    异步执行返回结果直接给回调函数，call_back_func 在主进程中执行

from multiprocessing import Pool,Process
import time

def func(i):
    sum=0
    for j in range(5):
        sum+=i

if __name__ == '__main__':
    start_time=time.time()
    lst=[]
    for i in range(100):
        p=Process(target=func,args=(i,))
        p.start()
        lst.append(p)
    [pp.join() for pp in lst]
    end_time=time.time()
    print(end_time-start_time)#非进程池方式所用的时间，大部分耗时在创建进程上  1.7742531299591064

    start=time.time()
    pool = Pool(4)
    pool.map(func,range(100)) #异步
    end=time.time()
    print(end-start)  #用进程池 方式所用时间  #0.11170

from multiprocessing import Pool
import time,os
def func(i):
    time.sleep(1)
    num=i
    print(num,os.getpid())


if __name__ == '__main__':
    p=Pool(4)

    p.map(func,range(20))#异步进行  args=next(itrable)  无序的，  map自带close和join,所以不用写下面的close和join
    # p.close() #不允许再向进程池中加任务
    # p.join() #主进程 等待子进程结束
    print("主进程")

from multiprocessing import Pool

def func(i):
    i+=1
    print(i)
    return i

if __name__ == '__main__':
    p=Pool(4)
    res_lst=[]
    for i in range(10):
        # p.apply(func,args=(i,))#同步提交任务的 ，此方法用的比较少
        res=p.apply_async(func,args=(i,)) #异步提交机制 ，此方法用的比较多，res为结果对象
        # print(res.get())  不能在这res.get()否则会变成同步，所以需要先用一个空列表先装res后用get获取
        res_lst.append(res)

    p.close()#close必须加在join之前，不允许提交任务
    p.join()#等待子进程结束，主进程在往下执行

    # for res in res_lst:
    #     print(res.get())

from multiprocessing import Pool

def func(x):

    return x*2

def call_back_func(x):
    print(x)

if __name__ == '__main__':

    p=Pool(4)
    p.apply_async(func,args=(3,),callback=call_back_func)
    p.close()
    p.join()

import socket
from multiprocessing import Process
server=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)

server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)

ip_port=('127.0.0.1',8080)
server.bind(ip_port)
server.listen(5)

def talk(conn,addr):
    while 1:
        try:
            client_msg=conn.recv(1024)
            print(addr[1],client_msg.decode("utf-8"))
            msg=input("服务端说：")
            if not msg:
                break
            else:
                conn.send(msg.encode("utf-8"))
        except Exception:
            break

if __name__ == '__main__':
    while 1:
        conn,addr=server.accept()
        p=Process(target=talk,args=(conn,addr))
        p.start()

import socket
client=socket.socket()
ip_port=('127.0.0.1',8080)
client.connect(ip_port)
while 1:
    msg=input("客户：")
    if not msg:
        break
    else:
        client.send(msg.encode("utf-8"))
        server_msg=client.recv(1024)
        print(server_msg.decode("utf-8"))

import socket
client=socket.socket()
ip_port=('127.0.0.1',8080)
client.connect(ip_port)
while 1:
    msg=input("客户：")
    if not msg:
        break
    else:
        client.send(msg.encode("utf-8"))
        server_msg=client.recv(1024)
        print(server_msg.decode("utf-8"))

import socket
client=socket.socket()
ip_port=("127.0.0.1",8080)

client.connect(ip_port)
while 1:
    client_msg=input(">>>>>").encode("utf-8")
    if not client_msg:
        continue
    if client_msg=="Q":
        break
    client.send(client_msg)
    msg=client.recv(1024)
    print("服务端：",msg.decode("utf-8"))

client.close()