cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonBagaimanakah Pendengar dan Pelanggan Multiprocessing Boleh Meningkatkan Komunikasi Antara Proses dalam Python?

How Can Multiprocessing Listeners and Clients Enhance Interprocess Communication in Python?

Komunikasi Antara Proses dalam Python: Melangkaui Paip dan Soket

Walaupun pemproses berbilang merupakan aspek penting dalam reka bentuk sistem, komunikasi antara proses (IPC) memberikan cabaran yang boleh menghalang komunikasi yang cekap antara runtime Python yang berasingan. Kaedah tradisional, seperti paip dinamakan dan perkhidmatan dbus, mungkin kelihatan tidak memuaskan atau terlalu rumit.

Menemui Penyelesaian yang Lebih Elegan

Pemprosesan berbilang menyediakan pendekatan yang diperhalusi kepada IPC, menawarkan pendengar dan pelanggan yang membungkus soket dan membolehkan pertukaran objek Python yang lancar. Dengan memanfaatkan ciri ini, anda boleh mereka bentuk saluran komunikasi yang teguh dan berkesan yang memenuhi keperluan khusus anda.

Contoh Kod Fungsian

Pertimbangkan coretan kod berikut untuk proses pelayan yang mendengar mesej masuk:

<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)
while True:
    msg = conn.recv()
    # do something with msg
    if msg == 'close':
        conn.close()
        break
listener.close()</code>

Kod ini menetapkan pendengar pada alamat tertentu dan menunggu sambungan masuk. Setelah menerima sambungan, ia menerimanya dan mula mendengar mesej. Mesej yang diterima boleh diproses mengikut keperluan dan mesej kawalan seperti 'tutup' boleh mencetuskan penamatan komunikasi.

Memulakan Sambungan Klien

Di sisi klien , coretan kod berikut menunjukkan cara menghantar objek sebagai mesej:

<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])
conn.close()</code>

Pelanggan ini menyambung kepada pendengar, menghantar objek mesej dan secara pilihan menghantar objek tambahan mengikut keperluan. Ia kemudian menutup sambungan, menyediakan cara komunikasi yang mudah tetapi berkuasa antara proses.

Kesimpulan

Dengan menggunakan pendengar dan pelanggan berbilang pemprosesan, anda boleh mengatasi kelemahan tradisional kaedah IPC dan mewujudkan saluran komunikasi yang cekap dan boleh dipercayai antara masa jalan Python. Sama ada anda perlu mencipta daemon yang menerima mesej atau menghantar arahan sebagai objek, multiprocessing menawarkan penyelesaian yang fleksibel dan mantap.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Pendengar dan Pelanggan Multiprocessing Boleh Meningkatkan Komunikasi Antara Proses dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Bagaimanakah pilihan antara senarai dan tatasusunan memberi kesan kepada prestasi keseluruhan aplikasi Python yang berurusan dengan dataset yang besar?Bagaimanakah pilihan antara senarai dan tatasusunan memberi kesan kepada prestasi keseluruhan aplikasi Python yang berurusan dengan dataset yang besar?May 03, 2025 am 12:11 AM

Forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-efisien danfasterfornumumerical.2) mengelakkan yang tidak dapat dipertahankan.3)

Jelaskan bagaimana memori diperuntukkan untuk senarai berbanding tatasusunan dalam Python.Jelaskan bagaimana memori diperuntukkan untuk senarai berbanding tatasusunan dalam Python.May 03, 2025 am 12:10 AM

Inpython, listsusedynamicMemoryAllocationwithover-peruntukan, pemecahan yang tidak dapat dilaksanakan.1) listsallocatemoremoremorythanneedinitial, resizingwhennessary.2) numpyarraysallocateExactMemoreForelements, menawarkanpredictableSabeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeat.

Bagaimana anda menentukan jenis data elemen dalam array python?Bagaimana anda menentukan jenis data elemen dalam array python?May 03, 2025 am 12:06 AM

Inpython, YouCansspectHedatypeyFeleMeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formor preciscontrolatatypes.

Apa itu Numpy, dan mengapa penting untuk pengkomputeran berangka dalam Python?Apa itu Numpy, dan mengapa penting untuk pengkomputeran berangka dalam Python?May 03, 2025 am 12:03 AM

Numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, ingatanefisiensi, dancomprehensivemathematicalfunctions.1) it'sfastbeCauseitperformsoperatiation

Bincangkan konsep 'peruntukan memori bersebelahan' dan kepentingannya untuk tatasusunan.Bincangkan konsep 'peruntukan memori bersebelahan' dan kepentingannya untuk tatasusunan.May 03, 2025 am 12:01 AM

Contiguousmemoryallocationiscialforarraysbecauseitallowsficientandfastelementaccess.1) itenablesconstantTimeAccess, O (1), duetodirectaddresscalculation.2) itimproveScheFiCiencyBymultmulteLemiSphetfespercacheline.3)

Bagaimana anda memotong senarai python?Bagaimana anda memotong senarai python?May 02, 2025 am 12:14 AM

Slicingapythonlistisdoneusingthesyntaxlist [Mula: berhenti: langkah] .here'showitworks: 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelementToexclude.3)

Apakah beberapa operasi biasa yang boleh dilakukan pada array numpy?Apakah beberapa operasi biasa yang boleh dilakukan pada array numpy?May 02, 2025 am 12:09 AM

NumpyallowsforvariousoperationsonArrays: 1) BasicarithmeticLikeaddition, penolakan, pendaraban, danDivision; 2) Pengerjaan AdvancedSuchasmatrixmultiplication; 3) Element-WiseOperationswithoutExplicitLoops;

Bagaimana tatasusunan digunakan dalam analisis data dengan python?Bagaimana tatasusunan digunakan dalam analisis data dengan python?May 02, 2025 am 12:09 AM

Arraysinpython, terutamanya yang ada, adalah, penawaran yang ditawarkan.1) numpyarraysenableFandlingoflargedataSetsandClexPleperationsLikemovingAverages.2)

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa