Python:24.分布式进程

服务进程

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

'服务进程'

__author__ = 'Alex Xu'

import random, time, queue
from multiprocessing.managers import BaseManager

# 发送任务的队列
task_queue = queue.Queue()
# 接收结果的队列
result_queue = queue.Queue()

# 从BaseManager继承的QueueManager
class QueueManager(BaseManager):
    pass

# 把两个Queue都注册到网络上,callable参数关联了Queue对象
QueueManager.register('get_task_queue', callable=lambda:task_queue)
QueueManager.register('get_result_queue', callable=lambda:result_queue)
# 绑定端口5000 设置验证码'abc'
manager = QueueManager(address=('', 5000), authkey=b'abc')
# 启动Queue
manager.start()
# 获得通过网络访问的Queue对象
task = manager.get_task_queue()
result = manager.get_result_queue()
# 放几个任务进去
for i in range(10):
    n = random.randint(0, 10000)
    print('Put task %d...' % n)
    task.put(n)
# 从result队列读取结果
print('Try get results...')
for i in range(10):
    r = result.get(timeout=10)
    print('Result: %s' % r)
# 关闭
manager.shutdown()
print('master exit.')

任务进程

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

'任务进程'

__author__ = 'Alex Xu'

import time, sys, queue
from multiprocessing.managers import BaseManager

# 创建类似的QueueManager
class QueueManager(BaseManager):
    pass

# 由于这个QueueManager只从网络上获取Queue,所以注册时只提供名字
QueueManager.register('get_task_queue')
QueueManager.register('get_result_queue')

# 连接到服务器,也就是运行task_master.py的机器
server_addr = '127.0.0.1'
print('Connect to server %s...' % server_addr)
# 端口和验证码注意保持与task_master.py设置的完全一致
m = QueueManager(address=(server_addr, 5000), authkey=b'abc')
# 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队列获取任务,并把结果写入result队列
for i in range(10):
    try:
        n = task.get(timeout=1)
        print('run task %d * %d...' % (n,n))
        r = '%d * %d = %d' % (n, n, n*n)
        time.sleep(1)
        result.put(r)
    except Queue.Empty:
        print('task queue is empty.')
# 处理结束
print('worker exit.')
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