Python异步IO编程的进程/线程通信实现-51CTO.COM

这篇文章再讲3种方式，同时讲4中进程间通信的方式

一、 Python 中线程间通信的实现方式

共享变量

共享变量是多个线程可以共同访问的变量。在Python中，可以使用threading模块中的Lock对象来确保线程安全，避免多个线程同时访问同一个变量而导致的数据竞争问题。

下面是一个使用共享变量进行线程间通信的示例代码：

import threading

# 共享变量
count = 0
lock = threading.Lock()

# 线程函数
def increment():
    global count
    for i in range(1000000):
        lock.acquire()
        count += 1
        lock.release()

# 创建线程
t1 = threading.Thread(target=increment)
t2 = threading.Thread(target=increment)

# 启动线程
t1.start()
t2.start()

# 等待线程结束
t1.join()
t2.join()

# 输出结果
print("count = ", count)1.
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在上面的代码中，我们创建了两个线程，它们都会执行increment函数，该函数会将count变量增加1000000次。由于多个线程可能同时访问count变量，因此我们需要使用Lock对象来确保线程安全。每当一个线程需要访问count变量时，它必须先获取锁，然后执行相应的操作，最后释放锁，以便其他线程可以继续访问count变量。

事件（Event）

事件是一种线程间通信机制，它可以用于线程之间的通知和等待。一个线程可以设置事件，另外一个线程可以等待该事件的触发。

在Python中，可以使用threading模块中的Event对象来实现事件。Event对象有两个方法：set和wait。当一个线程调用set方法时，它会将事件设置为已触发状态，所有等待该事件的线程都会被唤醒；当一个线程调用wait方法时，如果事件已经被设置为已触发状态，它会立即返回；否则，它会阻塞等待事件的触发。

下面是一个使用事件进行线程间通信的示例代码：

import threading

# 事件对象
event = threading.Event()

# 线程函数1
def wait_event():
    print("waiting for event...")
    event.wait()
    print("event has been set.")

# 线程函数2
def set_event():
    print("setting event...")
    event.set()

# 创建线程
t1 = threading.Thread(target=wait_event)
t2 = threading.Thread(target=set_event)

# 启动线程
t1.start()
t2.start()

# 等待线程结束
t1.join()
t2.join()1.
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在上面的代码中，我们创建了两个线程，一个线程会等待事件的触发，另一个线程会设置事件。当set_event函数被调用时，它会将事件设置为已触发状态，然后wait_event函数会被唤醒，输出"event has been set."。在这个示例中，我们没有使用Lock对象来确保线程安全，因为事件对象内部已经使用了锁来实现线程安全。

queue 模块中的队列

queue 模块中的队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，用于实现多个线程之间的通信。在 Python 中，可以使用 queue 模块中的 Queue 类来创建队列。

queue 模块中的队列类型分为两种：内存队列和文件队列。

1、文件队列

文件队列是一种使用文件作为队列的存储方式，可以用于在不同计算机之间传输数据。在 Python 中，可以使用 queue 模块中的 FileQueue 类来创建文件队列。

下面是一个使用文件队列实现线程间通信的示例：

import queue
import threading

def producer(q):
    for i in range(5):
        q.put(i)
        print(f'Produced {i}')
    q.put(None)

def consumer(q):
    while True:
        item = q.get()
        if item is None:
            break
        print(f'Consumed {item}')

if __name__ == '__main__':
    q = queue.FileQueue('queue.txt')
    t1 = threading.Thread(target=producer, args=(q,))
    t2 = threading.Thread(target=consumer, args=(q,))
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()1.
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在上述代码中，创建了两个线程 t1 和 t2，t1 向文件队列中写入数据，t2 从文件队列中读取并打印数据。

2、内存队列

内存队列是一种使用内存作为队列的存储方式，可以用于在同一台计算机上的进程间通信。在 Python 中，可以使用 queue 模块中的 Queue 类来创建内存队列。

下面是一个使用内存队列实现线程间通信的示例：

import queue
import threading

def producer(q):
    for i in range(5):
        q.put(i)
        print(f'Produced {i}')

def consumer(q):
    while True:
        item = q.get()
        if item is None:
            break
        print(f'Consumed {item}')

if __name__ == '__main__':
    q = queue.Queue()
    t1 = threading.Thread(target=producer, args=(q,))
    t2 = threading.Thread(target=consumer, args=(q,))
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    q.put(None)
    t2.join()1.
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在上述代码中，创建了两个线程 t1 和 t2，t1 向内存队列中写入数据，t2 从内存队列中读取并打印数据。

二、Python 中进程间通信的实现方式

在 Python 中，进程间通信可以使用多种方式实现，例如：

管道（Pipe）
队列（Queue）
共享内存（Shared Memory）
套接字（Socket）

下面将详细介绍这些方式。

管道的使用及其类型

管道是一种基于内存的通信机制，用于实现两个进程之间的通信。在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块中的 Pipe 类来创建管道。

管道类型分为两种：匿名管道和命名管道。

1、匿名管道

匿名管道是一种临时的管道，没有名字，只能用于父进程和其创建的子进程之间的通信。匿名管道是双向的，可以同时进行读写操作。

下面是一个使用匿名管道实现进程间通信的示例：

import multiprocessing

def sender(conn):
    conn.send('Hello, receiver!')
    conn.close()

def receiver(conn):
    msg = conn.recv()
    print(msg)
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    parent_conn, child_conn = multiprocessing.Pipe()
    p1 = multiprocessing.Process(target=sender, args=(parent_conn,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=receiver, args=(child_conn,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()1.
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在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向 p2 发送消息，p2 接收并打印消息。

2、命名管道

命名管道是一种持久的管道，有一个名字，可以用于任意进程之间的通信。在 Python 中，可以使用 os.mkfifo 函数来创建命名管道。

下面是一个使用命名管道实现进程间通信的示例：

import os

fifo_path = 'fifo_test'

def sender():
    with open(fifo_path, 'w') as f:
        f.write('Hello, receiver!')

def receiver():
    with open(fifo_path, 'r') as f:
        msg = f.read()
        print(msg)

if __name__ == '__main__':
    if not os.path.exists(fifo_path):
        os.mkfifo(fifo_path)
    p1 = multiprocessing.Process(target=sender)
    p2 = multiprocessing.Process(target=receiver)
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()1.
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在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向命名管道中写入消息，p2 从命名管道中读取并打印消息。

multiprocessing 模块中队列的使用及其类型

multiprocessing 模块中的队列是一种多进程通信机制，可以用于实现多个进程之间的数据传输。在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块中的 Queue 类来创建队列。

multiprocessing 模块中的队列类型分为两种：普通队列和优先级队列。

普通队列

普通队列是一种先进先出（FIFO）的队列，可以用于在同一台计算机上的进程间通信。在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块中的 Queue 类来创建普通队列。

下面是一个使用普通队列实现进程间通信的示例：

import multiprocessing

def producer(q):
    for i in range(5):
        q.put(i)
        print(f'Produced {i}')

def consumer(q):
    while True:
        item = q.get()
        if item is None:
            break
        print(f'Consumed {item}')

if __name__ == '__main__':
    q = multiprocessing.Queue()
    p1 = multiprocessing.Process(target=producer, args=(q,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=consumer, args=(q,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    q.put(None)
    p2.join()1.
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在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向普通队列中写入数据，p2 从普通队列中读取并打印数据。

优先级队列

优先级队列是一种根据元素优先级排序的队列，可以用于在同一台计算机上的进程间通信。在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块中的 PriorityQueue 类来创建优先级队列。

下面是一个使用优先级队列实现进程间通信的示例：

import multiprocessing

def producer(q):
    q.put((1, 'high-priority message'))
    q.put((2, 'low-priority message'))
    print('Messages sent')

def consumer(q):
    while True:
        item = q.get()
        if item is None:
            break
        print(f'Consumed {item[1]} with priority {item[0]}')

if __name__ == '__main__':
    q = multiprocessing.PriorityQueue()
    p1 = multiprocessing.Process(target=producer, args=(q,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=consumer, args=(q,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    q.put(None)
    p2.join()1.
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在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向优先级队列中写入数据，其中一个消息的优先级高于另一个消息，p2 从优先级队列中读取并打印数据。

以上就是 Python 中文件队列、内存队列、普通队列和优先级队列在线程和进程间通信的方式的完整代码示例。需要注意的是，在使用队列进行线程间或进程间通信时，需要进行同步和互斥操作，以避免数据竞争和其他并发问题。因此，在使用队列进行线程间或进程间通信时，需要仔细设计和实现代码，确保程序的正确性和稳定性。

共享内存的使用及其类型

共享内存是一种多个进程共享同一块内存的通信机制，可以用于实现多个进程之间的高效通信。在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块中的 Value 和 Array 类来创建共享内存。

共享内存类型分为两种：基本类型和数组类型。

1、基本类型

基本类型是指 Python 中的基本数据类型，例如整数、浮点数等。在共享内存中，可以使用 Value 类来创建基本类型的共享内存。

下面是一个使用基本类型共享内存实现进程间通信的示例：

import multiprocessing

def sender(value):
    value.value = 1

def receiver(value):
    print(value.value)

if __name__ == '__main__':
    value = multiprocessing.Value('i', 0)
    p1 = multiprocessing.Process(target=sender, args=(value,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=receiver, args=(value,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()1.
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在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向共享内存中写入整数值，p2 从共享内存中读取并打印整数值。

2、数组类型

数组类型是指 Python 中的数组，可以使用 Array 类来创建数组类型的共享内存。

下面是一个使用数组类型共享内存实现进程间通信的示例：

import multiprocessing

def sender(arr):
    arr[0] = 1

def receiver(arr):
    print(arr[:])

if __name__ == '__main__':
    arr = multiprocessing.Array('i', range(10))
    p1 = multiprocessing.Process(target=sender, args=(arr,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=receiver, args=(arr,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()1.
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在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向共享内存中写入整数数组，p2 从共享内存中读取并打印整数数组。

套接字的使用及其类型

套接字是一种网络通信机制，可以用于不同计算机之间的进程通信。在 Python 中，可以使用 socket 模块来创建套接字。

套接字类型分为两种：流套接字和数据报套接字。

1、流套接字

流套接字是一种基于 TCP 协议的套接字，可以实现可靠的面向连接的数据传输，适用于大量数据传输和长时间连接。在 Python 中，可以使用 socket 模块中的 socket 类来创建流套接字。

下面是一个使用流套接字实现进程间通信的示例：

import socket

HOST = 'localhost'
PORT = 5000

def sender():
    with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s:
        s.connect((HOST, PORT))
        s.sendall(b'Hello, receiver!')

def receiver():
    with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s:
        s.bind((HOST, PORT))
        s.listen()
        conn, addr = s.accept()
        with conn:
            data = conn.recv(1024)
            print(data)

if __name__ == '__main__':
    p1 = multiprocessing.Process(target=sender)
    p2 = multiprocessing.Process(target=receiver)
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()1.
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在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向流套接字中写入消息，p2 从流套接字中读取并打印消息。

2、数据报套接字

数据报套接字是一种基于 UDP 协议的套接字，可以实现无连接的数据传输，适用于少量数据传输和短时间连接。在 Python 中，可以使用 socket 模块中的 socket 类来创建数据报套接字。

下面是一个使用数据报套接字实现进程间通信的示例：

import socket

HOST = 'localhost'
PORT = 5000

def sender():
    with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) as s:
        s.sendto(b'Hello, receiver!', (HOST, PORT))

def receiver():
    with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) as s:
        s.bind((HOST, PORT))
        data, addr = s.recvfrom(1024)
        print(data)

if __name__ == '__main__':
    p1 = multiprocessing.Process(target=sender)
    p2 = multiprocessing.Process(target=receiver)
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()1.
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在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向数据报套接字中写入消息，p2 从数据报套接字中读取并打印消息。

手动实现进程间通信

除了使用 Python 提供的多进程通信机制之外，还可以手动实现进程间通信。在 Python 中，可以使用共享内存和信号量来手动实现进程间通信。

下面是一个使用共享内存和信号量手动实现进程间通信的示例：

import multiprocessing
import mmap
import os
import signal
import time

def sender(data, sem):
    time.sleep(1)
    sem.acquire()
    data.seek(0)
    data.write(b'Hello, receiver!')
    sem.release()

def receiver(data, sem):
    sem.acquire()
    data.seek(0)
    print(data.read())
    sem.release()

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.shared_memory() as mem:
        with mmap.mmap(mem.fd, mem.size) as data:
            data.write(b'\0' * mem.size)
            sem = multiprocessing.Semaphore(1)
            p1 = multiprocessing.Process(target=sender, args=(data, sem))
            p2 = multiprocessing.Process(target=receiver, args=(data, sem))
            p1.start()
            p2.start()
            p1.join()
            p2.join()1.
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在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向共享内存中写入消息，p2 从共享内存中读取并打印消息。使用信号量来保证共享内存的互斥访问。

总结

本文介绍了 Python 中常用的多线程和进程通信机制。这些机制可以满足不同线程间的数据传输需要，应根据具体场景选择合适的通信机制。