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python进程之间如何通信

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发布时间:2025-11-14 14:23:02

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原创

Python进程间通信主要有四种方式:1. multiprocessing.Queue支持多生产者和消费者,适合消息传递;2. multiprocessing.Pipe提供双向通道,适用于两个进程间高效通信;3. Value和Array通过共享内存共享基本类型数据,效率高但需注意同步;4. Manager支持列表、字典等复杂对象共享,灵活性好但性能较低。根据需求选择:频繁消息传递用Queue,点对点用Pipe,基础数据用Value/Array,复杂结构用Manager。

python进程之间如何通信

Python进程之间通信可以通过多种方式实现,由于每个进程有独立的内存空间,不能直接共享变量,必须借助特定机制交换数据。以下是几种常用的进程间通信(IPC)方法。

1. 使用 multiprocessing.Queue

multiprocessing 模块提供的 Queue 是一种线程和进程安全的队列结构,适合在多个进程之间传递消息。

示例:

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from multiprocessing import Process, Queue

def producer(queue): queue.put("Hello from producer")

def consumer(queue): msg = queue.get() print(f"Received: {msg}")

if name == "main": q = Queue() p1 = Process(target=producer, args=(q,)) p2 = Process(target=consumer, args=(q,)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join()

Queue 支持多生产者和多消费者模式,使用简单,但不适合高频率或大数据量传输。

2. 使用 multiprocessing.Pipe

Pipe 提供了一种双向通信通道,返回两个连接对象,分别用于读写。

示例:

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from multiprocessing import Process, Pipe

def sender(conn): conn.send("Hi from sender") conn.close()

def receiver(conn): msg = conn.recv() print(f"Got: {msg}") conn.close()

if name == "main": parent_conn, child_conn = Pipe() p1 = Process(target=sender, args=(child_conn,)) p2 = Process(target=receiver, args=(parent_conn,)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join()

Pipe 通常比 Queue 更快,但只适用于两个进程之间的点对点通信。

3. 共享内存(Value 和 Array)

当需要共享简单数据类型时,可以使用 Value(单个值)或 Array(数组)来共享内存。

示例:

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from multiprocessing import Process, Value, Array

def modify_data(n, arr): n.value = 3.14 for i in range(len(arr)): arr[i] = arr[i] * 2

if name == "main": num = Value('d', 0.0) # 双精度浮点数 arr = Array('i', [1, 2, 3, 4, 5]) # 整型数组

p = Process(target=modify_data, args=(num, arr))
p.start()
p.join()

print(num.value)
print(arr[:])

这种方式效率高,但只能用于基本数据类型,且需注意同步问题。

4. 使用 Manager 管理共享对象

Manager 提供了更高级的共享数据结构,如列表、字典等,支持跨进程访问。

示例:

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from multiprocessing import Process, Manager

def modify_dict(d): d['new_key'] = 'new_value'

if name == "main": with Manager() as manager: shared_dict = manager.dict() shared_dict['origin'] = 'start'

    p = Process(target=modify_dict, args=(shared_dict,))
    p.start()
    p.join()

    print(shared_dict)

Manager 灵活,能共享复杂对象,但性能低于 Queue 和 Pipe,适合小规模数据共享。

基本上就这些常用方式。根据场景选择:频繁消息传递用 Queue,点对点高效通信用 Pipe,共享基础变量用 Value/Array,需要字典列表等结构用 Manager。

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