python3学习笔记之多进程分布式小例子

脚本专栏 2024/11/26 佚名

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最近一直跟着廖大在学Python，关于分布式进程的小例子挺有趣的，这里做个记录。

分布式进程

Python的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。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封装很好，不必了解网络通信的细节，就可以很容易地编写分布式多进程程序。

master服务端原理：通过managers模块把Queue通过网络暴露出去，其他机器的进程就可以访问Queue了
服务进程负责启动Queue，把Queue注册到网络上，然后往Queue里面写入任务，代码如下:

#task_master.py
#coding=utf-8

#多进程分布式例子
#服务器端

from multiprocessing.managers import BaseManager
from multiprocessing import freeze_support #server启动报错，提示需要引用此包
import random,time,queue

#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
#win7 64 貌似不支持callable下调用匿名函数lambda，这里封装一下
def return_task_queue():
  global task_queue
  return task_queue
def return_result_queue():
  global result_queue
  return result_queue

def test():
  #把两个Queue注册到网络上，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)
  QueueManager.register('get_task_queue',callable=return_task_queue)
  QueueManager.register('get_result_queue',callable=return_result_queue)
  #绑定端口5000，设置验证码‘abc'
  manager = QueueManager(address=('127.0.0.1',5000),authkey=b'abc')#这里必须加上本地默认ip地址127.0.0.1
  #启动Queue
  manager.start()
  #server = manager.get_server()
  #server.serve_forever()
  print('start server master')
  #获得通过网络访问的Queue对象
  task = manager.get_task_queue()
  result = manager.get_result_queue()
  #放几个任务进去
  for i in range(10):
    n = random.randint(0,10000)
    print('put task %d...' % n)
    task.put(n)
  #从result队列读取结果
  print('try get results...')
  for i in range(10):
    r = result.get(timeout=10)
    print('result:%s' % r)

  #关闭
  manager.shutdown()
  print('master exit')

if __name__ == '__main__':
  freeze_support()
  test()

运行截图如下：

在分布式多进程环境下，添加任务到Queue不可以直接对原始的task_queue进行操作，那样就绕过了QueueManager的封装，必须通过manager.get_task_queue()获得的Queue接口添加。

任务进程,代码如下：

#task_worker.py
#coding=utf-8

#多进程分布式例子
#非服务端：worker

import time,sys,queue
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即可
QueueManager.register('get_task_queue')
QueueManager.register('get_result_queue')

#连接到服务器，也就是运行task_master.py的机器
server_addr = '127.0.0.1'
print('connect to server %s...'% server_addr)
#端口和验证码注意要保持完全一致
m = QueueManager(address=(server_addr,5000),authkey=b'abc')
#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队列获取任务，并把结果写入result队列
for i in range(10):
  try:
    n = task.get(timeout=1)
    print('run task %d * %d...'% (n,n))
    r = '%d * %d = %d' % (n,n,n*n)
    time.sleep(1)
    result.put(r)
  except queue.Empty:
    print('task queue is empty')
#处理结果
print('worker exit')

运行截图如下：