什么是进程的通信

这里举一个通信机制的例子：我们都很熟悉通信这个词，比如一个人想给他的女友打电话。一旦通话建立，便会形成一个隐式的队列（请注意这个术语）。此时这个人就会通过对话的方式不停的将信息告诉女友，而这个人的女友也是在倾听着。我认为在大多数情况下，情况可能是倒过来的。

这里可以将他们两个人比作是两个进程，"这个人"的进程需要将信息发送给"女友"的进程，就需要一个队列的帮助。由于女友需要时刻接收队列中的信息，因此她可以同时进行其他事情，这意味着两个进程之间的通信主要依赖于队列。

这个队列可以支持发送消息与接收消息，“这个人"负责发送消息，反之"女友” 负责的是接收消息。

既然队列才是重点，那么来看一下队列要如何创建。

队列的创建 - multiprocessing

依然使用 multiprocessing 模块，调用该模块的 Queue 函数来实现队列的创建。

Queue 函数功能介绍：调用 Queue 可以创建队列；它有一个参数 mac_count 代表队列最大可以创建多少信息，如果不传默认是无限长度。实例化一个队列对象之后，需要操作这个队列的对象进行放入与取出数据。

进程之间通信的方法

put 函数功能介绍：将数据传入。它有一个参数 message ，是一个字符串类型。

get 函数功能介绍：用来接收队列中的数据。（其实这里就是一个常用的json场景，有很多的数据传输都是 字符串 的，队列的插入与获取就是使用的字符串，所以 json 就非常适用这个场景。）

接下来就来练习一下 队列的使用 。

进程间的通信 - 队列演示案例

代码示例如下：

# coding:utf-8


import json
import multiprocessing


class Work(object):     # 定义一个 Work 类
    def __init__(self, queue):      # 构造函数传入一个 '队列对象' --> queue
            self.queue = queue

    def send(self, message):        # 定义一个 send(发送) 函数，传入 message
                                    # [这里有个隐藏的bug，就是只判断了传入的是否字符串类型；如果传入的是函数、类、集合等依然会报错]
        if not isinstance(message, str):    # 判断传入的 message 是否为字符串，若不是，则进行 json 序列化
            message = json.dumps(message)
        self.queue.put(message)     # 利用 queue 的队列实例化对象将 message 发送出去

    def receive(self):      # 定义一个 receive(接收) 函数，不需传入参数，但是因为接收是一个源源不断的过程，所以需要使用 while 循环
        while 1:
            result = self.queue.get()   # 获取 '队列对象' --> queue 传入的message
                                        # 由于我们接收的 message 可能不是一个字符串，所以要进程异常的捕获
            try:                        # 如果传入的 message 符合 JSON 格式将赋值给 res ；若不符合，则直接使用 result 赋值 res
                res = json.loads(result)
            except:
                res = result
            print('接收到的信息为：{}'.format(res))


if __name__ == '__main__':
    queue = multiprocessing.Queue()
    work = Work(queue)
    send = multiprocessing.Process(target=work.send, args=({'message': '这是一条测试的消息'},))
    receive = multiprocessing.Process(target=work.receive)

    send.start()
    receive.start()

使用队列建立进程间通信遇到的异常

但是这里会出现一个 报错，如下图：

报错截图示例如下：

这里的报错提示是 文件没有被发现的意思 。其实这里是我们使用 队列做 put() 和 get()的时候 有一把无形的锁加了上去，就是上图中圈中的 .SemLock 。我们不需要去关心造成这个错误的具体原因，要解决这个问题其实也很简单。

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory 异常的解决

需要阻塞进程的只是 send 或 receive 子进程中的一个，只要阻塞其中一个即可，这是理论上的情况。但是我们的 receive子进程是一个 while循环，它会一直执行，所以只需要给 send 子进程加上一个 join 即可。

解决示意图如下：

PS：虽然解决了报错问题，但是程序没有正常退出。

实际上由于我们的 receive 进程是个 while循环，并不知道要处理到什么时候，没有办法立刻终止。所以我们需要在 receive 进程 使用 terminate() 函数终结接收端。

运行结果如下：

批量给 send 函数加入数据

新建一个函数，写入 for循环 模拟批量添加要发送的消息

然后再给这个模拟批量发送数据的函数添加一个线程。

示例代码如下：

# coding:utf-8


import json
import time
import multiprocessing


class Work(object):     # 定义一个 Work 类
    def __init__(self, queue):      # 构造函数传入一个 '队列对象' --> queue
            self.queue = queue

    def send(self, message):        # 定义一个 send(发送) 函数，传入 message
                                    # [这里有个隐藏的bug，就是只判断了传入的是否字符串类型；如果传入的是函数、类、集合等依然会报错]
        if not isinstance(message, str):    # 判断传入的 message 是否为字符串，若不是，则进行 json 序列化
            message = json.dumps(message)
        self.queue.put(message)     # 利用 queue 的队列实例化对象将 message 发送出去


    def send_all(self):             # 定义一个 send_all(发送)函数，然后通过for循环模拟批量发送的 message
        for i in range(20):
            self.queue.put('第 {} 次循环，发送的消息为：{}'.format(i, i))
            time.sleep(1)



    def receive(self):      # 定义一个 receive(接收) 函数，不需传入参数，但是因为接收是一个源源不断的过程，所以需要使用 while 循环
        while 1:
            result = self.queue.get()   # 获取 '队列对象' --> queue 传入的message
                                        # 由于我们接收的 message 可能不是一个字符串，所以要进程异常的捕获
            try:                        # 如果传入的 message 符合 JSON 格式将赋值给 res ；若不符合，则直接使用 result 赋值 res
                res = json.loads(result)
            except:
                res = result
            print('接收到的信息为：{}'.format(res))


if __name__ == '__main__':
    queue = multiprocessing.Queue()
    work = Work(queue)
    send = multiprocessing.Process(target=work.send, args=({'message': '这是一条测试的消息'},))
    receive = multiprocessing.Process(target=work.receive)
    send_all = multiprocessing.Process(target=work.send_all,)


    send_all.start()    # 这里因为 send 只执行了1次，然后就结束了。而 send_all 却要循环20次，它的执行时间是最长的，信息也是发送的最多的
    send.start()
    receive.start()

    # send.join()       # 使用 send 的阻塞会造成 send_all 循环还未结束 ，receive.terminate() 函数接收端就会终结。
    send_all.join()     # 所以我们只需要阻塞最长使用率的进程就可以了
    receive.terminate()

运行结果如下：

从上图中我们可以看到 send 与 send_all 两个进程都可以通过 queue这个实例化的 Queue 对象发送消息，同样的 receive接收函数也会将两个进程传入的 message 打印输出出来。

小节

在这一章节，我们成功运用队列实现了跨进程通信，同时也掌握了队列的操作技巧。一个队列中，有一端(这里我们演示的是 send端)通过 put方法实现添加相关的信息，另一端使用 get 方法获取相关的信息；两个进程相互配合达到一个进程通信的效果。

除了队列，进程之间还可以使用管道、信号量和共享内存等方式进行通信，如果您感兴趣，可以了解一下这些方法。可以自行拓展一下。

进程间通信的其他方式 - 补充

python提供了多种进程通信的方式，包括信号，管道，消息队列，信号量，共享内存，socket等

主要Queue和Pipe这两种方式，Queue用于多个进程间实现通信，Pipe是两个进程的通信。

1.管道：分为匿名管道和命名管道

匿名管道：在内核中申请一块固定大小的缓冲区，程序拥有写入和读取的权利，一般使用fock函数实现父子进程的通信

命名管道：在内存中申请一块固定大小的缓冲区，程序拥有写入和读取的权利，没有血缘关系的进程也可以进程间通信

特点：面向字节流；生命周期随内核；自带同步互斥机制；半双工，单向通信，两个管道实现双向通信

一种重写方式是：在操作系统内核中建立一个队列，队列中包含多个数据报元素，多个进程可以通过特定句柄来访问该队列。消息队列可以用来将数据从一个进程发送到另一个进程。每个数据块都被认为是有一个类型，接收者进程接收的数据块可以有不同的类型。消息队列也有管道一样的不足，就是每个消息的最大长度是有上限的，每个消息队列的总的字节数是有上限的，系统上消息队列的总数也有一个上限

特点：消息队列可以被认为是一个全局的一个链表，链表节点中存放着数据报的类型和内容，有消息队列的标识符进行标记；消息队列允许一个或多个进程写入或读取消息；消息队列的生命周期随内核；消息队列可实现双向通信

3.信号量：在内核中创建一个信号量集合（本质上是数组），数组的元素（信号量）都是1，使用P操作进行-1，使用V操作+1

P(sv)：如果sv的值大于零，就给它减1；如果它的值为零，就挂起该程序的执行

V(sv)：如果有其他进程因等待sv而被挂起，就让它恢复运行，如果没有进程因等待sv而挂起，就给它加1

PV操作用于同一个进程，实现互斥；PV操作用于不同进程，实现同步

功能：对临界资源进行保护

4.共享内存：将同一块物理内存一块映射到不同的进程的虚拟地址空间中，实现不同进程间对同一资源的共享。说到进程间通信方式，共享内存可以说是最有用的，也是最快速的IPC形式

特点：不同从用户态到内核态的频繁切换和拷贝数据，直接从内存中读取就可以；共享内存是临界资源，所以需要操作时必须要保证原子性。使用信号量或者互斥锁都可以.