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一篇文章带你了解Python的分布式进程接口

亿华云2025-10-04 02:48:34【数据库】6人已围观

简介一、前言在Thread和Process中,应当优选Process,因为Process更稳定,而且,Process可以分布到多台机器上,而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。Python

一、篇文前言

在Thread和Process中,章带应当优选Process,分布因为Process更稳定,式进而且,程接Process可以分布到多台机器上,篇文而Thread最多只能分布到同一台机器的章带多个CPU上。

Python的分布multiprocessing模块不但支持多进程,其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。式进可以写一个服务进程作为调度者,程接将任务分布到其他多个进程中,篇文依靠网络通信进行管理。章带

二、分布案例分析

在做爬虫程序时,式进抓取某个网站的程接所有图片,如果使用多进程的话,一般是一个进程负责抓取图片的链接地址,将链接地址放到queue中,另外的进程负责 从queue中取链接地址进行下载和存储到本地。

怎么用分布式进程实现?

一台机器上的进程负责抓取链接地址,亿华云计算其他机器上的进程负责系在存储。那么遇到的主要问题是将queue 暴露到网络中,让其他机器进程都可以访问,分布式进程就是将这个过程进行了封装,可以将这个过程称为本地队列的网络化。

例:

1.py

from multiprocessing.managers import BaseManager from multiprocessing import freeze_support, Queue # 任务个数 task_number = 10 # 收发队列 task_quue = Queue(task_number) result_queue = Queue(task_number) def get_task():     return task_quue def get_result():     return result_queue # 创建类似的queueManager class QueueManager(BaseManager):     pass def win_run():     # 注册在网络上,callable 关联了Queue 对象     # 将Queue对象在网络中暴露     # window下绑定调用接口不能直接使用lambda,所以只能先定义函数再绑定     QueueManager.register(get_task_queue, callable=get_task)     QueueManager.register(get_result_queue, callable=get_result)     # 绑定端口和设置验证口令     manager = QueueManager(address=(127.0.0.1, 8001), authkey=qiye.encode())     # 启动管理,监听信息通道     manager.start()     try:         # 通过网络获取任务队列和结果队列         task = manager.get_task_queue()         result = manager.get_result_queue()         # 添加任务         for url in ["ImageUrl_" + str(i) for i in range(10)]:             print(url is %s % url)             task.put(url)         print(try get result)         for i in range(10):             print(result is %s % result.get(timeout=10))     except:         print(Manager error)     finally:         manager.shutdown() if __name__ == __main__:     freeze_support()     win_run() 

连接服务器,端口和验证口令注意保持与服务器进程中完全一致从网络获取Queue,进行本地化,从task队列获取任务,并且把结果写入result队列

2.py

#coding:utf-8 import time from multiprocessing.managers import BaseManager # 创建类似的Manager: class Manager(BaseManager):     pass #使用QueueManager注册获取Queue的方法名称 Manager.register(get_task_queue) Manager.register(get_result_queue) #连接到服务器: server_addr = 127.0.0.1 print(Connect to server %s... % server_addr) # 端口和验证口令注意保持与服务进程设置的完全一致: m = Manager(address=(server_addr, 8001), authkey=qiye) # 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队列取任务,并把结果写入result队列: while(not task.empty()):         image_url = task.get(True,timeout=5)         print(run task download %s... % image_url)         time.sleep(1)         result.put(%s--->success%image_url) #结束: print(worker exit.) 

任务进程要通过网络连接到服务进程,所以要指定服务进程的IP。

运行结果如下:

获取图片地址,将地址传到2.py。

接收1.py传递的服务器托管地址,进行图片的下载,控制台显示爬取结果。

三、总结

本文基于Python基础,Python的分布式进程接口简单,封装良好,适合需要把繁重任务分布到多台机器的环境下。通过讲解Queue的作用是用来传递任务和接收结果。

欢迎大家积极尝试,有时候看到别人实现起来很简单,但是到自己动手实现的时候,总会有各种各样的问题,切勿眼高手低,勤动手,才可以理解的更加深刻。

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