来自一个多处理管理器的多个队列

dvo*_*sen 2 python queue multithreading python-multiprocessing

我正在编写一个将使用 python 的多处理和线程模块的脚本。为了您的理解,我产生了尽可能多的内核可用的进程,并且在每个进程中我启动了例如 25 个线程。每个线程从一个消费input_queue并产生一个output_queue。对于队列对象,我使用multiprocessing.Queue.

在我的第一次测试之后,我遇到了死锁,因为负责提供和刷新队列的线程挂了。一段时间后,我发现我可以用它Queue().cancel_join_thread()来解决这个问题。

但由于数据丢失的可能性,我想使用: multiprocessing.Manager().Queue()

现在的实际问题是:为每个队列使用一个管理器对象是否更好?或者我应该创建一个管理器并从同一个管理器对象中获取两个问题?

# One manager for all queues
import multiprocessing

manager = multiprocessing.Manager()
input_queue = manager.Queue()
output_queue = manager.Queue()

...Magic...

# As much managers as queues
manager_in = multiprocessing.Manager()
queue_in = manager_in.Queue()

manager_out = multiprocessing.Manager()
queue_out = manager_out.Queue()

...Magic...
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

感谢您的帮助。

Pau*_*aul 5

无需使用两个单独的Manager对象。正如您已经看到的,Manager对象允许在多个进程之间共享对象;从文档

管理器提供了一种创建可在不同进程之间共享的数据的方法。管理器对象控制管理共享对象的服务器进程。其他进程可以使用代理访问共享对象。

因此,如果您有两个不同的队列,您仍然可以使用同一个管理器。如果它对某人有帮助,这里是一个使用两个队列和一个管理器的简单示例:

from multiprocessing import Manager, Process
import time


class Worker(Process):
    """
    Simple worker.
    """

     def __init__(self, name, in_queue, out_queue):
        super(Worker, self).__init__()
        self.name = name
        self.in_queue = in_queue
        self.out_queue = out_queue

    def run(self):
        while True:
            # grab work; do something to it (+1); then put the result on the output queue
            work = self.in_queue.get()
            print("{} got {}".format(self.name, work))
            work += 1

            # sleep to allow the other workers a chance (b/c the work action is too simple)
            time.sleep(1)

            # put the transformed work on the queue
            print("{} puts {}".format(self.name, work))
            self.out_queue.put(work)


if __name__ == "__main__":
    # construct the queues
    manager = Manager()
    inq = manager.Queue()
    outq = manager.Queue()

    # construct the workers
    workers = [Worker(str(name), inq, outq) for name in range(3)]
    for worker in workers:
        worker.start()

    # add data to the queue for processing
    work_len = 10
    for x in range(work_len):
        inq.put(x)

    while outq.qsize() != work_len:
        # waiting for workers to finish
        print("Waiting for workers. Out queue size {}".format(outq.qsize()))
        time.sleep(1)

    # clean up
    for worker in workers:
        worker.terminate()

    # print the outputs
    while not outq.empty():
        print(outq.get())
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

改为使用两个管理器,如下所示:

# construct the queues
manager1 = Manager()
inq = manager1.Queue()
manager2 = Manager()
outq = manager2.Queue()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

工作,但没有必要。