Python高级

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Queue消息队列

1.创建

import multiprocessing queue = multiprocessing.Queue(队列长度)

2.方法

方法描述put变量名.put(数据)，放入数据(如队列已满，则程序进入阻塞状态，等待队列取出后再放入)put_nowait变量名.put_nowati(数据)，放入数据(如队列已满，则不等待队列信息取出后再放入，直接报错)get变量名.get(数据)，取出数据(如队列为空，则程序进入阻塞状态，等待队列防如数据后再取出)get_nowait变量名.get_nowait(数据)，取出数据(如队列为空，则不等待队列放入信息后取出数据，直接报错)，放入数据后立马判断是否为空有时为True，原因是放入值和判断同时进行qsize变量名.qsize()，消息数量empty变量名.empty()(返回值为True或False)，判断是否为空full变量名.full()(返回值为True或False)，判断是否为满

3.进程通信　　因为进程间不共享全局变量，所以使用Queue进行数据通信，可以在父进程中创建两个字进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里取出数据。例：

import multiprocessing import time def write_queue(queue): # 循环写入数据 for i in range(10): if queue.full(): print("队列已满!") break # 向队列中放入消息 queue.put(i) print(i) time.sleep(0.5) def read_queue(queue): # 循环读取队列消息 while True: # 队列为空，停止读取 if queue.empty(): print("---队列已空---") break # 读取消息并输出 result = queue.get() print(result) if __name__ == '__main__': # 创建消息队列 queue = multiprocessing.Queue(3) # 创建子进程 p1 = multiprocessing.Process(target=write_queue, args=(queue,)) p1.start() # 等待p1写数据进程执行结束后，再往下执行 p1.join() p1 = multiprocessing.Process(target=read_queue, args=(queue,)) p1.start()

执行结果：这里写图片描述

Pool进程池

　　初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会用之前的进程来执行新的任务。 1.创建

import multiprocessing pool = multiprocessing.Pool(最大进程数)

2.方法

方法描述apply()以同步方式添加进程apply_async()以异步方式添加进程close()关闭Pool，使其不接受新任务（还可以使用）terminate()不管任务是否完成，立即终止join()主进程阻塞，等待子进程的退出，必须在close和terminate后使用

3.进程池内通信创建进程池内Queue消息队列通信 import multiprocessing Queue：queue = multiprocessing.Manager().Queue() 例： import multiprocessing import time

写入数据的方法

def write_data(queue): # for循环向消息队列中写入值 for i in range(5): # 添加消息 queue.put(i) print(i) time.sleep(0.2) print(“队列已满~”)

创建读取数据的方法 def read_data(queue): # 循环读取数据 while True: # 判断队列是否为空 if queue.qsize() == 0: print("队列为空～") break # 从队列中读取数据 result = queue.get() print(result) if __name__ == '__main__': # 创建进程池 pool = multiprocessing.Pool(2) # 创建进程池队列 queue = multiprocessing.Manager().Queue() # 在进程池中的进程间进行通信 # 使用线程池同步的方式，先写后读 # pool.apply(write_data, (queue, )) # pool.apply(read_data, (queue, )) # apply_async() 返回ApplyResult 对象 result = pool.apply_async(write_data, (queue, )) # ApplyResult对象的wait() 方法，表示后续进程必须等待当前进程执行完再继续 result.wait() pool.apply_async(read_data, (queue, )) pool.close() # 异步后，主线程不再等待子进程执行结束，再结束 # join() 后，表示主线程会等待子进程执行结束后，再结束 pool.join()

运行结果：这里写图片描述 4.案例(文件夹copy器) 代码：

# 导入模块 import os import multiprocessing # 拷贝文件函数 def copy_dir(file_name, source_dir, desk_dir): # 要拷贝的文件路径 source_path = source_dir+'/'+file_name # 目标路径 desk_path = desk_dir+'/'+file_name # 获取文件大小 file_size = os.path.getsize(source_path) # 记录拷贝次数 i = 0 # 以二进制度读方式打开原文件 with open(source_path, "rb") as source_file: # 以二进制写入方式创建并打开目标文件 with open(desk_path, "wb") as desk_file: # 循环写入 while True: # 读取1024字节 file_data = source_file.read(1024) # 如果读到的不为空，则将读到的写入目标文件 if file_data: desk_file.write(file_data) # 读取次数+1 i += 1 # 拷贝百分比进度等于拷贝次数*1024*100/文件大小 n = i*102400/file_size if n >= 100: n = 100 print(file_name, "拷贝进度%.2f%%" % n) else: print(file_name, "拷贝成功") break if __name__ == '__main__': # 要拷贝的文件夹 source_dir = 'test' # 要拷贝到的路径 desk_dir = 'C:/Users/Administrator/Desktop/'+source_dir # 存在文件夹则不创建 try: os.mkdir(desk_dir) except: print("目标文件夹已存在，未创建") # 获取文件夹内文件目录，存到列表里 file_list = os.listdir(source_dir) print(file_list) # 创建进程池，最多同时运行3个子进程 pool = multiprocessing.Pool(3) for file_name in file_list: # 异步方式添加到进程池内 pool.apply_async(copy_dir, args=(file_name, source_dir, desk_dir)) # 关闭进程池(停止添加，已添加的还可运行) pool.close() # 让主进程阻塞，等待子进程结束 pool.join()

运行结果：这里写图片描述

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