Python的分布式进程接口是什么
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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。可以写一个服务进程作为调度者,将任务分布到其他多个进程中,依靠网络通信进行管理。
二、案例分析
在做爬虫程序时,抓取某个网站的所有图片,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,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。
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本文标题:Python的分布式进程接口是什么
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