Python의 `다중 처리` 라이브러리는 어떻게 프로세스 간 통신을 단순화할 수 있습니까?

Python의 프로세스 간 통신: 유연하고 효율적인 접근 방식

여러 Python 런타임으로 작업할 때 효과적인 프로세스 간 통신이 중요합니다. 명명된 파이프, dbus 서비스 및 소켓을 포함하여 원래 시도된 솔루션은 번거롭거나 적합하지 않은 것으로 판명되었습니다. 데몬과 같은 리스너와 메시지를 보내고 종료하는 클라이언트의 특정 요구 사항을 해결하기 위해 멀티프로세싱 라이브러리는 강력하고 높은 수준의 솔루션을 제공합니다.

멀티프로세싱: 포괄적인 솔루션

멀티프로세싱 라이브러리는 프로세스 간 통신을 위해 잘 설계된 메커니즘을 제공합니다. 소켓과 같은 하위 수준 프로토콜의 복잡성을 추상화하여 개발자가 애플리케이션 논리에 집중할 수 있도록 합니다. 라이브러리는 리스너와 클라이언트라는 두 가지 주요 구성 요소를 제공합니다.

리스너: 메시지 수신

리스너 클래스를 사용하여 리스너 프로세스를 설정할 수 있습니다. 지정된 주소와 포트를 수신하고 들어오는 연결을 수락합니다. 연결이 설정되면 리스너는 클라이언트로부터 임의의 Python 객체를 수신할 수 있습니다.

<code class="python">from multiprocessing.connection import Listener

address = ('localhost', 6000)  # family is deduced to be 'AF_INET'
listener = Listener(address, authkey=b'secret password')
conn = listener.accept()
print('connection accepted from', listener.last_accepted)</code>

클라이언트: 메시지 보내기

클라이언트 클래스를 사용하면 클라이언트 프로세스가 다음을 수행할 수 있습니다. 리스너에 연결하고 메시지를 보냅니다. 이는 간단한 명령일 수도 있고 복잡한 Python 개체일 수도 있습니다.

<code class="python">from multiprocessing.connection import Client

address = ('localhost', 6000)
conn = Client(address, authkey=b'secret password')
conn.send('close')
# can also send arbitrary objects:
# conn.send(['a', 2.5, None, int, sum])</code>

멀티프로세싱 라이브러리는 개체 직렬화 및 역직렬화를 자동으로 처리하여 프로세스 간 데이터 교환을 위한 원활한 환경을 제공합니다. 이 접근 방식은 높은 수준의 유연성과 효율성을 제공하여 오류가 발생하기 쉬운 수동 직렬화의 필요성을 제거합니다.

결론적으로 다중 처리 라이브러리는 Python의 프로세스 간 통신을 위한 이상적인 솔루션입니다. 이는 분산 및 동시 애플리케이션 개발을 단순화하는 강력하고 사용하기 쉬운 프레임워크를 제공합니다.

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