


Wie kann die Multiprocessing-Bibliothek von Python die Interprozesskommunikation vereinfachen?
Interprozesskommunikation in Python
Interprozesskommunikation (IPC) ermöglicht die Kommunikation zwischen mehreren laufenden Python-Prozessen. Das Ausprobieren verschiedener Optionen, beispielsweise der Verwendung benannter Pipes, Dbus-Dienste und Sockets, kann eine Herausforderung sein. Dieser Artikel stellt eine übergeordnete und robuste Lösung unter Verwendung der Multiprocessing-Bibliothek vor.
Verwendung der Multiprocessing-Bibliothek
Die Multiprocessing-Bibliothek bietet eine bequeme und effiziente Möglichkeit, IPC in Python zu implementieren. Es stellt Listener und Clients bereit, die Sockets kapseln und Ihnen den direkten Austausch von Python-Objekten ermöglichen.
Auf Nachrichten warten
Um einen Abhörprozess zu erstellen, verwenden Sie die Listener-Klasse:
<code class="python">from multiprocessing.connection import Listener address = ('localhost', 6000) listener = Listener(address, authkey=b'secret password') conn = listener.accept() print('connection accepted from', listener.last_accepted)</code>
Der Listener wartet auf einer angegebenen IP-Adresse und einem angegebenen Port auf eingehende Verbindungen. Sobald eine Verbindung hergestellt ist, wird ein Verbindungsobjekt (conn) zurückgegeben.
Nachrichten senden
Um Nachrichten als Python-Objekte zu senden, verwenden Sie die Client-Klasse:
<code class="python">from multiprocessing.connection import Client address = ('localhost', 6000) conn = Client(address, authkey=b'secret password') conn.send('close') conn.close()</code>
Die Client-Klasse stellt eine Verbindung zur angegebenen Adresse her und kann beliebige Objekte an den Abhörprozess senden.
Beispielimplementierung
Stellen Sie sich einen einfachen Anwendungsfall vor, bei dem ein Prozess (listener.py) auf Nachrichten lauscht und die other (client.py) sendet eine Nachricht.
listener.py:
<code class="python">from multiprocessing.connection import Listener listener = Listener(('localhost', 6000), authkey=b'secret password') conn = listener.accept() message = conn.recv() if message == 'close': conn.close() listener.close() exit(0) else: conn.close() listener.close() exit(1)</code>
client.py:
<code class="python">from multiprocessing.connection import Client conn = Client(('localhost', 6000), authkey=b'secret password') conn.send('close') conn.close()</code>
Wenn Sie listener.py und dann client.py ausführen, empfängt der Listener-Prozess die Nachricht und wird mit dem Rückkehrcode 0 beendet, was den Erfolg anzeigt. Wenn eine ungültige Nachricht gesendet wird, wird der Listener mit einem Rückkehrcode ungleich Null beendet, was auf einen Fehler hinweist.
Dieses Beispiel zeigt die Einfachheit und Flexibilität der Verwendung der Multiprocessing-Bibliothek für die Interprozesskommunikation in Python. Es bietet eine Abstraktion auf höherer Ebene über Sockets und ermöglicht Ihnen das nahtlose Senden und Empfangen von Python-Objekten zwischen Prozessen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann die Multiprocessing-Bibliothek von Python die Interprozesskommunikation vereinfachen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

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PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

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