抽了点时间体验了一把python 分布式进程,有点像分布式计算的意思,不过我现在还没有这个需求,先把简单体验的脚本发出来,供路过的各位高手指教 注:需要先下载multiprocessing 的python包支持才行。 管理端: cat task_manager.py #!/usr/bin/env python #coding:utf8 import random,time,Queue,json from multiprocessing.managers import BaseManager #发送任务的队列: task_queue = Queue.Queue() #接收结果的队列: result_queue = Queue.Queue() #从BaseManager 继承的QueueManager: class QueueManager(BaseManager): pass #把两个Queue 都注岫到网络上,callable 参数关联了Queue对象: QueueManager.register('get_task_queue',callable=lambda:task_queue) QueueManager.register('get_result_queue',callable=lambda:result_queue) #绑定端口5000 设置验证码'123456' manager = QueueManager(address=('',5000),authkey='123456') #启动Queue: manager.start() #获得通过网络访问的Queue对象: task = manager.get_task_queue() result = manager.get_result_queue() #放任务进去: print 'put tasks ........' shell_cmd = ['date','hostname','uptime'] print 'Put task 33[1;31;2m [%s] 33[0m..' %shell_cmd while True: print 'get result.....' task.put(shell_cmd) r = result.get() print 'Result: 33[1;32;40m %s 33[0m...' %r manager.shutdown() 客户端: #!/usr/bin/env python #coding:utf8 import time,sys,Queue,os,commands from multiprocessing.managers import BaseManager #创建类似的QueueManager: class QueueManager(BaseManager): pass #由于这个queuemanager 只从网络上获取queue,所以注册时只提供名字: QueueManager.register('get_task_queue') QueueManager.register('get_result_queue') #连接到服务器 也就是迍务器 server_addr = '10.1.10.15' print 'Connect to server %s...' %server_addr #端口和验证码注意保持与taskmanager.py的一致 m = QueueManager(address=(server_addr,5000),authkey='123456') #从网络连接 m.connect() #获取Queue的对象 task = m.get_task_queue() result = m.get_result_queue() #从task队列取作务,并把结果写处result队列 n = task.get(timeout=1) print n,type(n) s,v =commands.getstatusoutput("ifconfig | grep 'inet addr:'| grep -v '127.0.0.1' | cut -d: -f2 | awk '{ print $1}'") r_dic = {v:[]} for i in n: print 'run task 33[1;36;40m %s 33[0m' %i r = os.popen(i).read().split(' ')[:-1] r_dic[v].append(r) time.sleep(1) result.put(r_dic) print r_dic #处理结束: print 'worker exit.'