一、前言
在Thread和Process中，應優選Process，因為Process更穩定，而且，Process可以分佈在多台機器上，而Thread最多只能分佈到同一台機器的多個CPU上。
Python的multiprocessing模組不但支援多進程，其中managers子模組還支援把多進程分佈到多台機器上。可以寫一個服務進程作為調度者，將任務分散到其他多個進程中，並依靠網路通訊進行管理。
二、案例分析
在做爬蟲程式時，抓取某個網站的所有圖片，如果使用多進程的話，一般是一個進程負責抓取圖片的連結位址，將連結位址放到queue中，另外的進程負責從queue中取連結位址進行下載和儲存到本地。
怎麼用分散式進程實作？
一台機器上的進程負責抓取連結位址，其他機器上的進程負責繫在儲存中。那麼遇到的主要問題是將queue 暴露到網路中，讓其他機器進程都可以訪問，分散式進程就是將這個過程進行了封裝，可以將這個過程稱為本地隊列的網路化。
範例：
1.py
from multiprocessing.managers import BaseManager
from multiprocessing import freeze_support, Queue
# 任务个数
task_number = 10
# 收发队列
task_quue = Queue(task_number)
result_queue = Queue(task_number)
def get_task():
return task_quue
def get_result():
return result_queue
# 创建类似的queueManager
class QueueManager(BaseManager):
pass
def win_run():
# 注册在网络上，callable 关联了Queue 对象
# 将Queue对象在网络中暴露
# window下绑定调用接口不能直接使用lambda，所以只能先定义函数再绑定
QueueManager.register('get_task_queue', callable=get_task)
QueueManager.register('get_result_queue', callable=get_result)
# 绑定端口和设置验证口令
manager = QueueManager(address=('127.0.0.1', 8001), authkey='qiye'.encode())
# 启动管理，监听信息通道
manager.start()
try:
# 通过网络获取任务队列和结果队列
task = manager.get_task_queue()
result = manager.get_result_queue()
# 添加任务
for url in ["ImageUrl_" + str(i) for i in range(10)]:
print('url is %s' % url)
task.put(url)
print('try get result')
for i in range(10):
print('result is %s' % result.get(timeout=10))
except:
print('Manager error')
finally:
manager.shutdown()
if __name__ == '__main__':
freeze_support()
win_run()連接伺服器，連接埠和驗證口令注意保持與伺服器進程中完全一致從網路取得Queue，進行本地化，從task佇列取得任務，並且把結果寫入result佇列
2.py
#coding:utf-8
import time
from multiprocessing.managers import BaseManager
# 创建类似的Manager:
class Manager(BaseManager):
pass
#使用QueueManager注册获取Queue的方法名称
Manager.register('get_task_queue')
Manager.register('get_result_queue')
#连接到服务器:
server_addr = '127.0.0.1'
print('Connect to server %s...' % server_addr)
# 端口和验证口令注意保持与服务进程设置的完全一致:
m = Manager(address=(server_addr, 8001), authkey='qiye')
# 从网络连接:
m.connect()
#获取Queue的对象:
task = m.get_task_queue()
result = m.get_result_queue()
#从task队列取任务,并把结果写入result队列:
while(not task.empty()):
image_url = task.get(True,timeout=5)
print('run task download %s...' % image_url)
time.sleep(1)
result.put('%s--->success'%image_url)
#结束:
print('worker exit.')任務進程要透過網路連接到服務進程，所以要指定服務進程的IP。
運行結果如下：
取得圖片位址,將位址傳送到2.py。
接收1.py傳遞的位址，進行圖片的下載，控制台顯示爬取結果。
三、總結
# 本文基於Python基礎，Python的分散式進程介面簡單，封裝良好，適合需要把繁重任務分佈到多台機器的環境。透過講解Queue的作用是用來傳遞任務和接收結果。
以上是一篇文章帶你了解Python的分散式進程接口的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
