一篇文章带你了解Python的分布式进程接口

一篇文章带你了解python的分布式进程接口

作者：Go进阶者 2021-05-12 16:09:18

开发

后端

分布式本文基于Python基础，Python的分布式进程接口简单，封装良好，适合需要把繁重任务分布到多台机器的环境下。通过讲解Queue的作用是用来传递任务和接收结果。

一、前言

在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。

Python的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。可以写一个服务进程作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信进行管理。

二、案例分析

在做爬虫程序时，抓取某个网站的所有图片，如果使用多进程的话，一般是一个进程负责抓取图片的链接地址，将链接地址放到queue中，另外的进程负责从queue中取链接地址进行下载和存储到本地。

怎么用分布式进程实现?

一台机器上的进程负责抓取链接地址，其他机器上的进程负责系在存储。那么遇到的主要问题是将queue 暴露到网络中，让其他机器进程都可以访问，分布式进程就是将这个过程进行了封装，可以将这个过程称为本地队列的网络化。

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()

连接服务器，端口和验证口令注意保持与服务器进程中完全一致从网络获取Queue，进行本地化，从task队列获取任务，并且把结果写入result队列

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.')

任务进程要通过网络连接到服务进程，所以要指定服务进程的IP。

运行结果如下：

获取图片地址,将地址传到2.py。

接收1.py传递的地址，进行图片的下载，控制台显示爬取结果。

三、总结

本文基于Python基础，Python的分布式进程接口简单，封装良好，适合需要把繁重任务分布到多台机器的环境下。通过讲解Queue的作用是用来传递任务和接收结果。

欢迎大家积极尝试，有时候看到别人实现起来很简单，但是到自己动手实现的时候，总会有各种各样的问题，切勿眼高手低，勤动手，才可以理解的更加深刻。

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