Python3与C＃并发编程之 进程篇下

1.5.进程间通信～PIPE管道通信

multiprocessing.Pipe源码分析

pool.join源码分析

1.5.进程间通信～Queue管道通信（常用）

引入案例

源码拓展

进程间通信1

进程间通信2

进程拓展

1.上下文系

2.日记系列

3.进程5态

1.5.进程间通信～PIPE管道通信

这个比较有意思，看个案例：

结果：

multiprocessing.Pipe源码分析

按照道理应该子进程自己写完自己读了，和上次讲得不一样啊？不急，先看看源码：

看看 方法的定义部分，是不是双向通信就看你是否设置

通过源码知道了，原来双工是通过socket搞的啊～

再看个和原来一样效果的案例：（不用关来关去的了，方便！）

输出：（可以思考下为什么 ，提示： ）

再举个 的例子，咱们就进入今天的重点了：

输出：

pool.join源码分析

看看源码就理解了：看看Pool的join是啥情况？看源码：

在pool的 的方法中，这几个属性：

将池进程的数量增加到指定的数量，join的时候会使用这个列表

1.5.进程间通信～Queue管道通信（常用）

一步步的设局，从底层的的 -> -> ，现在终于到 了，心酸啊，明知道上面两个项目

里面基本上不会用，但为了你们能看懂源码，说了这么久 其实以后当我们从 说到 和 之后，现在

讲得这些进程间通信( )也基本上不会用了，但本质你得清楚，我尽量多分析点源码，这样你们以后看开源项目压力会很小

欢迎批评指正～

引入案例

输出：（ 和 默认是阻塞等待的）

源码拓展

先看看 的初始化方法：（不指定大小就是最大队列数）

关于 和 是阻塞的问题，看下源码探探究竟：

：收消息

:发消息

非阻塞 和 本质其实也是调用了 和 方法：

进程间通信1

说这么多不如来个例子看看：

输出：

补充说明一下：

队列数(尽量不用 开头的属性和方法）

查看当前队列中存在几条消息

查看是否满了

查看是否为空

再看个简单点的子进程间通信：(铺垫demo)

输出：（ ）

进程间通信2

多进程基本上都是用 ，可用上面说的 方法怎么报错了？

输出：(队列对象不能在父进程与子进程间通信)

下面会详说，先看一下正确方式：（队列换了一下，其他都一样 ）

输出：

进程拓展

官方参考：https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html

1.上下文系

spawn：（Win默认，Linux下也可以用【>=3.4】）

父进程启动一个新的python解释器进程。

子进程只会继承运行进程对象run()方法所需的那些资源。

不会继承父进程中不必要的文件描述符和句柄。

与使用fork或forkserver相比，使用此方法启动进程相当慢。

可在Unix和Windows上使用。Windows上的默认设置。

fork:（Linux下默认）

父进程用于os.fork()分叉Python解释器。

子进程在开始时与父进程相同（这时候内部变量之类的还没有被修改）

父进程的所有资源都由子进程继承（用到多线程的时候可能有些问题）

仅适用于Unix。Unix上的默认值。

forkserver：（常用）

当程序启动并选择forkserver start方法时，将启动服务器进程。

从那时起，每当需要一个新进程时，父进程就会连接到服务器并请求它分叉一个新进程。

fork服务器进程是单线程的，因此它可以安全使用os.fork()。没有不必要的资源被继承。

可在Unix平台上使用，支持通过Unix管道传递文件描述符。

这块官方文档很详细，贴下官方的2个案例：

通过 来设置启动的上下文类型

输出：（ 不要过多使用）

如果你把设置启动上下文注释掉：（消耗的总时间少了很多）

也可以通过 获取指定类型的上下文

输出：（ 在Python源码里用的比较多，so=>也建议大家这么用）

从结果来看，总耗时也少了很多

2.日记系列

说下日记相关的事情：

先看下 里面的日记记录：

更多 模块内容可以看官方文档：https://docs.python.org/3/library/logging.html

这个是内部代码，看看即可：

之前也有提过，可以看看：https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/9333792.html#2.装饰器传参的扩展（可传可不传）

来个案例：

输出：

3.进程5态

之前忘记说了～现在快结尾了，补充一下进程5态：(来个草图)

下节预告：案例篇比如分布式进程