python分布式进程（windows下）

分布式进程：
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。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封装很好，不必了解网络通信的细节，就可以很容易地编写分布式多进程程序。

举个例子：如果我们已经有一个通过Queue通信的多进程程序在同一台机器上运行，现在，由于处理任务的进程任务繁重，希望把发送任务的进程和处理任务的进程分布到两台机器上。怎么用分布式进程实现？

原有的Queue可以继续使用，但是，通过managers模块把Queue通过网络暴露出去，就可以让其他机器的进程访问Queue了。

我们先看服务进程，服务进程负责启动Queue，把Queue注册到网络上，然后往Queue里面写入任务：

下面的代码是在windows下运行的，所以出现了各种问题：

# coding=utf-8
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.')

在windows命令行终端的运行结果：

由错误信息改代码：

# coding=utf-8import random,time,  Queue
from multiprocessing.managers import BaseManager
from multiprocessing import freeze_supporttask_queue =  Queue.Queue()  # 发送任务的队列:
result_queue = Queue.Queue() # 接收结果的队列:
class QueueManager(BaseManager):  # 从BaseManager继承的QueueManager:pass
# windows下运行
def return_task_queue():global task_queuereturn task_queue  # 返回发送任务队列
def return_result_queue ():global result_queuereturn result_queue # 返回接收结果队列def test():# 把两个Queue都注册到网络上, callable参数关联了Queue对象,它们用来进行进程间通信，交换对象#QueueManager.register('get_task_queue', callable=lambda: task_queue)#QueueManager.register('get_result_queue', callable=lambda: result_queue)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=('', 5000), authkey=b'abc')# windows需要写ip地址manager = QueueManager(address=('127.0.0.1', 5000), authkey=b'abc')manager.start()  # 启动Queue: # 获得通过网络访问的Queue对象:task = manager.get_task_queue()  result = manager.get_result_queue()for i in range(10):   # 放几个任务进去: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):# 这里加了异常捕获try:r = result.get(timeout=5)print('Result: %s' % r)except Queue.Empty:print('result queue is empty.')# 关闭:         manager.shutdown()  print('master exit.')
if __name__=='__main__':freeze_support()print('start!')test()

运行结果：

对比上段代码改变的地方有：

# 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)

其中task_queue和result_queue是两个队列，分别存放任务和结果。它们用来进行进程间通信，交换对象。

官网上有如下例子。

# coding=utf-8
from multiprocessing import Process, Queue
def f(queue):queue.put([42, None, 'hello'])if __name__ == '__main__': q = Queue() # 创建队列qp = Process(target=f, args=(q,)) # 创建一个进程p.start()print(q.get()) # 打印列表[42, None, 'hello']p.join()

其中列表[42, None, ‘hello’]从新建p进程传到了主进程中。

因为是分布式的环境，放入queue中的数据需要等待Workers机器运算处理后再进行读取，这样就需要对queue用QueueManager进行封装放到网络中。这是通过下面这句

QueueManager.register('get_task_queue',callable=return_task_queue)

实现的，我们给return_task_queue的网络调用接口取了一个名get_task_queue,而return_result_queue的名字是get_result_queue，方便区分对哪个queue进行操作。

task.put(n)即是对task_queue进行写入数据，相当于分配任务。而result.get()即是等待workers处理后返回的结果

 # windows需要写ip地址manager = QueueManager(address=('127.0.0.1', 5000), authkey=b'abc')

这点不同于linux操作系统，必须写ip地址

if __name__=='__main__':freeze_support()print('start!')test()

windows必须有 if name==’main‘: 这点从报错的信息可以看出

中间加入了捕获异常，使代码运行完整，运行结果更容易看懂，在运行的时候最好用cmd终端。

下面是Worker的代码：

# coding=utf-8
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:
try:m.connect()
except:print('请先启动task_master.py!')#sys.exit("sorry, goodbye!");
# 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:
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.')

这个简单的Master/Worker模型有什么用？其实这就是一个简单但真正的分布式计算，把代码稍加改造，启动多个worker，就可以把任务分布到几台甚至几十台机器上，比如把计算n*n的代码换成发送邮件，就实现了邮件队列的异步发送。
Queue对象存储在哪？注意到task_worker.py中根本没有创建Queue的代码，所以，Queue对象存储在task_master.py进程中：

task_worker这里的QueueManager注册的名字必须和task_manager中的一样。对比上面的例子，可以看出Queue对象从另一个进程通过网络传递了过来。只不过这里的传递和网络通信由QueueManager完成。

运行结果：

运行task_master.py

运行task_worker.py

此运行是在同一台电脑上

参考：

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431929340191970154d52b9d484b88a7b343708fcc60000

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