Python의 다중 처리 라이브러리는 어떻게 프로세스 간 통신을 단순화할 수 있습니까?
Python의 프로세스 간 통신
IPC(프로세스 간 통신)를 사용하면 실행 중인 여러 Python 프로세스 간의 통신이 가능합니다. 명명된 파이프, dbus 서비스 및 소켓 사용과 같은 다양한 옵션을 탐색하는 것은 어려울 수 있습니다. 이 기사에서는 멀티프로세싱 라이브러리를 사용하는 더 높은 수준의 강력한 솔루션을 제시합니다.
멀티프로세싱 라이브러리 사용
멀티프로세싱 라이브러리는 Python에서 IPC를 구현하는 편리하고 효율적인 방법을 제공합니다. 소켓을 캡슐화하고 Python 객체를 직접 교환할 수 있는 리스너와 클라이언트를 제공합니다.
메시지 수신
리스닝 프로세스를 생성하려면 Listener 클래스를 사용하세요.
<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)</code>
리스너는 지정된 IP 주소와 포트에서 들어오는 연결을 기다립니다. 연결이 설정되면 연결 개체(conn)가 반환됩니다.
메시지 보내기
메시지를 Python 개체로 보내려면 클라이언트 클래스를 사용하세요.
<code class="python">from multiprocessing.connection import Client
address = ('localhost', 6000)
conn = Client(address, authkey=b'secret password')
conn.send('close')
conn.close()</code>
Client 클래스는 지정된 주소에 연결하고 임의의 개체를 수신 프로세스에 보낼 수 있습니다.
구현 예
한 프로세스(listener.py)가 메시지를 수신하고 other(client.py)가 메시지를 보냅니다.
listener.py:
<code class="python">from multiprocessing.connection import Listener
listener = Listener(('localhost', 6000), authkey=b'secret password')
conn = listener.accept()
message = conn.recv()
if message == 'close':
conn.close()
listener.close()
exit(0)
else:
conn.close()
listener.close()
exit(1)</code>
client.py:
<code class="python">from multiprocessing.connection import Client
conn = Client(('localhost', 6000), authkey=b'secret password')
conn.send('close')
conn.close()</code>
listener.py를 실행한 다음 client.py를 실행하면 리스너 프로세스가 메시지를 수신하고 성공을 나타내는 반환 코드 0과 함께 종료됩니다. 유효하지 않은 메시지가 전송되면 리스너는 실패를 나타내는 0이 아닌 반환 코드와 함께 종료됩니다.
이 예는 Python에서 프로세스 간 통신을 위해 다중 처리 라이브러리를 사용하는 용이성과 유연성을 보여줍니다. 소켓에 대한 더 높은 수준의 추상화를 제공하므로 프로세스 간에 Python 객체를 원활하게 보내고 받을 수 있습니다.
위 내용은 Python의 다중 처리 라이브러리는 어떻게 프로세스 간 통신을 단순화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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파이썬에서 API 인증을 처리하는 방법
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API 인증을 다루는 핵심은 인증 방법을 올바르게 이해하고 사용하는 것입니다. 1. Apikey는 가장 간단한 인증 방법이며, 일반적으로 요청 헤더 또는 URL 매개 변수에 배치됩니다. 2. Basicauth는 내부 시스템에 적합한 Base64 인코딩 전송에 사용자 이름과 비밀번호를 사용합니다. 3. OAUTH2는 먼저 Client_ID 및 Client_Secret을 통해 토큰을 얻은 다음 요청 헤더에 BearEtroken을 가져와야합니다. 4. 토큰 만료를 처리하기 위해 토큰 관리 클래스를 캡슐화하고 자동으로 새로 고칠 수 있습니다. 요컨대, 문서에 따라 적절한 방법을 선택하고 주요 정보를 안전하게 저장하는 것이 중요합니다.
파이썬으로 API를 테스트하는 방법
Jul 12, 2025 am 02:47 AM
API를 테스트하려면 Python의 요청 라이브러리를 사용해야합니다. 단계는 라이브러리를 설치하고, 요청을 보내고, 응답을 확인하고, 시간 초과를 설정하고 재 시도하는 것입니다. 먼저 PipinstallRequests를 통해 라이브러리를 설치하십시오. 그런 다음 requests.get () 또는 requests.post () 및 기타 메소드를 사용하여 요청 또는 게시 요청을 보내십시오. 그런 다음 response.status_code 및 response.json ()을 확인하여 반환 결과가 기대치를 준수하는지 확인하십시오. 마지막으로, 시간 초과 매개 변수를 추가하여 타임 아웃 시간을 설정하고 재 시도 라이브러리를 결합하여 자동 재시도를 달성하여 안정성을 향상시킵니다.
Python Fastapi 튜토리얼
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Python을 사용하여 현대적이고 효율적인 API를 만들려면 Fastapi가 권장됩니다. 표준 파이썬 유형 프롬프트를 기반으로하며 성능이 우수한 문서를 자동으로 생성 할 수 있습니다. Fastapi 및 Asgi Server Uvicorn을 설치 한 후 인터페이스 코드를 작성할 수 있습니다. 경로를 정의, 처리 기능 작성 및 데이터를 반환함으로써 API를 신속하게 구축 할 수 있습니다. Fastapi는 다양한 HTTP 방법을 지원하고 자동 생성 된 Swaggerui 및 Redoc Documentation Systems를 제공합니다. 경로 정의를 통해 URL 매개 변수를 캡처 할 수있는 반면, 기능 매개 변수의 기본값을 설정하여 쿼리 매개 변수를 구현할 수 있습니다. Pydantic 모델의 합리적인 사용은 개발 효율성과 정확성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
함수의 파이썬 변수 범위
Jul 12, 2025 am 02:49 AM
파이썬에서 함수 내부에 정의 된 변수는 로컬 변수이며 함수 내에서만 유효합니다. 외부 정의는 어디서나 읽을 수있는 전역 변수입니다. 1. 함수가 실행됨에 따라 국부 변수가 파괴됩니다. 2. 기능은 전역 변수에 액세스 할 수 있지만 직접 수정할 수 없으므로 글로벌 키워드가 필요합니다. 3. 중첩 함수로 외부 기능 변수를 수정하려면 비 국소 키워드를 사용해야합니다. 4. 이름이 같은 변수는 다른 범위에서 서로 영향을 미치지 않습니다. 5. 글로벌 변수를 수정할 때 글로벌을 선언해야합니다. 그렇지 않으면 unboundlocalerror 오류가 발생합니다. 이러한 규칙을 이해하면 버그를 피하고보다 신뢰할 수있는 기능을 작성하는 데 도움이됩니다.
파이썬에서 중첩 된 JSON 객체에 액세스하십시오
Jul 11, 2025 am 02:36 AM
파이썬에서 중첩 된 JSON 객체에 액세스하는 방법은 먼저 구조를 명확히 한 다음 레이어별로 층을 인덱싱하는 것입니다. 먼저, 사전 중첩 사전 또는 목록과 같은 JSON의 계층 적 관계를 확인하십시오. 그런 다음 사전 키와 목록 인덱스를 사용하여 데이터 "세부 사항"[ "zip"]와 같은 레이어에 의해 액세스하여 zip 인코딩, 데이터 "세부 사항"을 얻으려면 첫 번째 취미를 얻습니다. KeyError 및 IndexError를 피하기 위해 기본값은 .get () 메소드에 의해 설정 될 수 있거나 캡슐화 함수 SAFE_GET을 사용하여 안전한 액세스를 달성 할 수 있습니다. 복잡한 구조의 경우 jmespath와 같은 타사 라이브러리를 재귀 적으로 검색하거나 사용하여 처리하십시오.
파이썬 및 팬더로 HTML 테이블을 구문 분석하는 방법
Jul 10, 2025 pm 01:39 PM
예, Python 및 Pandas를 사용하여 HTML 테이블을 구문 분석 할 수 있습니다. 먼저, pandas.read_html () 함수를 사용하여 테이블을 추출합니다.이 테이블은 웹 페이지 또는 문자열에서 데이터 프레임 목록에 html 요소를 구문 분석 할 수 있습니다. 그런 다음 테이블에 명확한 열 제목이없는 경우 헤더 매개 변수를 지정하거나 .columns 속성을 수동으로 설정하여 고정 할 수 있습니다. 복잡한 페이지의 경우 요청 라이브러리를 결합하여 HTML 컨텐츠를 얻거나 BeautifulSoup을 사용하여 특정 테이블을 찾을 수 있습니다. JavaScript 렌더링, 인코딩 문제 및 다중 테이블 인식과 같은 일반적인 함정에주의하십시오.
Python def vs Lambda Deep Dive
Jul 10, 2025 pm 01:45 PM
DEF는 복잡한 기능에 적합하며 여러 줄, 문서 문자열 및 중첩을 지원합니다. Lambda는 간단한 익명 기능에 적합하며 종종 함수가 매개 변수로 전달되는 시나리오에서 사용됩니다. def : ① 기능 본체에는 여러 줄이 있습니다. ② 문서 설명이 필요합니다. ③ 여러 장소를 불렀습니다. 람다를 선택할 때 : ① 일회성 사용; ② 이름이나 문서가 필요하지 않습니다. ③ 간단한 논리. LAMBDA 지연 바인딩 변수는 오류를 던질 수 있으며 기본 매개 변수, 생성기 또는 비동기식을 지원하지 않습니다. 실제 응용 분야에서는 필요에 따라 유연하게 선택하고 명확성에 우선 순위를 부여합니다.
파이썬에서 대형 JSON 파일을 구문 분석하는 방법은 무엇입니까?
Jul 13, 2025 am 01:46 AM
파이썬에서 대형 JSON 파일을 효율적으로 처리하는 방법은 무엇입니까? 1. IJSON 라이브러리를 사용하여 항목 별 구문 분석을 통해 스트리밍하고 메모리 오버플로를 피하십시오. 2. JSONLINES 형식이면 라인별로 읽고 JSON.LOADS ()로 처리 할 수 있습니다. 3. 큰 파일을 작은 조각으로 나눈 다음 별도로 처리하십시오. 이러한 방법은 메모리 제한 문제를 효과적으로 해결하고 다른 시나리오에 적합합니다.
