多處理偵聽器和客戶端如何增強 Python 中的進程間通訊？

Python 中的進程間通訊：超越管道和套接字

雖然多處理是系統設計的一個重要方面，但進程間通訊(IPC) 提出了挑戰這可能會阻礙不同Python 運作時之間的有效通訊。傳統方法，例如命名管道和 dbus 服務，可能看起來不能令人滿意或過於複雜。

發現更優雅的解決方案

多處理提供了一種改進的IPC 方法，提供封裝套接字並實現Python 物件無縫交換的偵聽器和客戶端。透過利用這些功能，您可以設計滿足您特定要求的穩健且有效的溝通管道。

功能代碼範例

考慮下列伺服器程序的程式碼片段偵聽傳入訊息：

<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>

此程式碼在特定位址上建立訊息：

此程式碼在特定位址上建立偵聽器並等待傳入連線。收到連接後，它會接受它並開始偵聽訊息。收到的訊息可以根據需要進行處理，像「close」這樣的控制訊息可以觸發通訊的終止。

啟動客戶端連線

<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>

在客戶端，以下程式碼片段示範如何將物件作為訊息傳送：

此客戶端連接到偵聽器，發送訊息對象，並可選擇依需求傳送其他對象。然後它關閉連接，為進程之間提供簡單而強大的通訊方式。

結論

透過利用多處理偵聽器和客戶端，您可以克服傳統的缺點IPC方法並在Python運行時之間建立高效可靠的通信通道。無論您需要建立接收訊息的守護程序還是將命令作為物件發送，多重處理都提供了靈活且強大的解決方案。

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