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Python进程专题5：进程间通信

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Python进程专题7：托管对象

我们现在知道，进程之间彼此是孤立的，唯一通信的方式是队列或管道，但要让这两种方式完成进程间通信，底层离不开共享内容，这就是今天的主角：共享内存。

创建共享值得方法

• Value

v=Value(typecode,arg1,...,argN,lock):
typecode:要么是包含array模块使用的相同类型代码（如'i'、'd'等）的字符串，要么是来自ctypes模块的类型对象
（例如：ctypes.c_int,ctypes.c_double等）。
arg1,...,argN:传递给构造函数的参数。
lock：只能使用关键字传入的参数，默认为True：将创建一个新锁来保护对值的访问。如果传入一个现有锁，该锁将用于进行同步。

访问底层的值：v.value

• RawValue

r=RawValue(typecode,arg1,...,argN):同Value对象，唯一区别是不存在lock

• Array

a=Array(typecode,initializer,lock):在共享内存中创建ctypes数组。
initializer：要么是设置数组初始大小的整数，要么是项序列，其值和大小用于初始化数组。
可以使用标准的Python索引、切片、迭代操作访问它，其中每项操作均→锁进程同步，
对于字节字符串，a还具有a.value属性，可以把整个数组当做一个字符串进行访问。

• RawArray

r=RawArray(typcode,initlizer):同Array，单不存在锁。当所编写的程序必须一次性操作大量的数组项时，
如果同时使用这种数据类型和用于同步的单独大的锁，性能将极大提升。

• 同步原语

除了使用上面方法创建共享值，multiprocess模块还提供了一下同步原语的共享版本。

实例：使用共享数组代替管道，将一个由浮点数组成的Python队列发送给另外一个进程。

代码：

#使用共享数组代替管道，将一个由浮点数组成的Python列表发送给另外一个进程
import multiprocessing

class FloatChannel(object):
    def __init__(self,maxsize):
        #在共享内存中创建一个试数组
        self.buffer=multiprocessing.RawArray('d',maxsize)
        #在共享内存中创建ctypes对象
        self.buffer_len=multiprocessing.Value('i')
        #定义一个信号量1代表：empty
        self.empty=multiprocessing.Semaphore(1)
        #定义一个信号量0代表：full
        self.full=multiprocessing.Semaphore(0)

    def send(self,values):
        #只在缓存为null时继续
        #acquire()会阻塞线程，直到release被调用
        self.empty.acquire()
        nitems=len(values)
        print("保存内容的长度",nitems)
        #设置缓冲区大小
        self.buffer_len.value=nitems
        #将值复制到缓冲区中
        self.buffer[:nitems]=values
        print(self.buffer[:nitems])
        #发信号通知缓冲区已满
        self.full.release()

    def recv(self):
        #只在缓冲区已满时继续
        self.full.acquire()
        #复制值
        values=self.buffer[:self.buffer_len.value]
        #发送信号，通知缓冲区为空
        self.empty.release()
        return values

#性能测试，接受多条消息
def consume_test(count,ch):
    #for i in range(count):
        values=ch.recv()
        print("接收到的值：",values)

#性能测试，发送多条消息
def produce_test(count,values,ch):
    #for i in range(count):
        print("发送：",values)
        ch.send(values)


if __name__=="__main__":
    ch=FloatChannel(10000)
    p=multiprocessing.Process(target=consume_test,args=(1000,ch))

    p.start()

    values=[float(x) for x in range(10)]

    produce_test(10,values,ch)

    print("done")

    p.join()

结果：

发送： [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0]
保存内容的长度 10
[0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0]
done
接收到的值： [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0]