multiprocessing模块不但支持多进程,
其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。
task_master.py
出现一下报错:
pickle.PicklingError: Can’t pickle
原因是:
pickle模块不能序列化lambda function,故我们需要自行定义函数,实现序列化
同时要注意:
在绑定网络地址时不能为空,可以使用‘127.0.0.1’代替空置
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()
def return_task_queue():
global task_queue
return task_queue
def return_result_queue():
global result_queue
return result_queue
# 从BaseManager继承的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):
pass
if __name__ == '__main__':
# 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=return_task_queue)
QueueManager.register('get_result_queue', callable=return_result_queue)
# 绑定端口5000, 设置验证码'abc':
manager = QueueManager(address=('127.0.0.1', 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.')