这篇文章再讲3种方式，同时讲4中进程间通信的方式
共享变量是多个线程可以共同访问的变量。在Python中，可以使用threading模块中的Lock对象来确保线程安全，避免多个线程同时访问同一个变量而导致的数据竞争问题。
下面是一个使用共享变量进行线程间通信的示例代码：
import threading# 共享变量count = 0lock = threading.Lock()# 线程函数def increment(): global count for i in range(1000000): lock.acquire() count += 1 lock.release()# 创建线程t1 = threading.Thread(target=increment)t2 = threading.Thread(target=increment)# 启动线程t1.start()t2.start()# 等待线程结束t1.join()t2.join()# 输出结果print("count = ", count)在上面的代码中，我们创建了两个线程，它们都会执行increment函数，该函数会将count变量增加1000000次。由于多个线程可能同时访问count变量，因此我们需要使用Lock对象来确保线程安全。每当一个线程需要访问count变量时，它必须先获取锁，然后执行相应的操作，最后释放锁，以便其他线程可以继续访问count变量。
事件是一种线程间通信机制，它可以用于线程之间的通知和等待。一个线程可以设置事件，另外一个线程可以等待该事件的触发。
在Python中，可以使用threading模块中的Event对象来实现事件。Event对象有两个方法：set和wait。当一个线程调用set方法时，它会将事件设置为已触发状态，所有等待该事件的线程都会被唤醒；当一个线程调用wait方法时，如果事件已经被设置为已触发状态，它会立即返回；否则，它会阻塞等待事件的触发。
下面是一个使用事件进行线程间通信的示例代码：
import threading# 事件对象event = threading.Event()# 线程函数1def wait_event(): print("waiting for event...") event.wait() print("event has been set.")# 线程函数2def set_event(): print("setting event...") event.set()# 创建线程t1 = threading.Thread(target=wait_event)t2 = threading.Thread(target=set_event)# 启动线程t1.start()t2.start()# 等待线程结束t1.join()t2.join()在上面的代码中，我们创建了两个线程，一个线程会等待事件的触发，另一个线程会设置事件。当set_event函数被调用时，它会将事件设置为已触发状态，然后wait_event函数会被唤醒，输出"event has been set."。在这个示例中，我们没有使用Lock对象来确保线程安全，因为事件对象内部已经使用了锁来实现线程安全。
queue 模块中的队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，用于实现多个线程之间的通信。在 Python 中，可以使用 queue 模块中的 Queue 类来创建队列。
queue 模块中的队列类型分为两种：内存队列和文件队列。
文件队列是一种使用文件作为队列的存储方式，可以用于在不同计算机之间传输数据。在 Python 中，可以使用 queue 模块中的 FileQueue 类来创建文件队列。
下面是一个使用文件队列实现线程间通信的示例：
import queueimport threadingdef producer(q): for i in range(5): q.put(i) print(f'Produced {i}') q.put(None)def consumer(q): while True: item = q.get() if item is None: break print(f'Consumed {item}')if __name__ == '__main__': q = queue.FileQueue('queue.txt') t1 = threading.Thread(target=producer, args=(q,)) t2 = threading.Thread(target=consumer, args=(q,)) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join()在上述代码中，创建了两个线程 t1 和 t2，t1 向文件队列中写入数据，t2 从文件队列中读取并打印数据。
内存队列是一种使用内存作为队列的存储方式，可以用于在同一台计算机上的进程间通信。在 Python 中，可以使用 queue 模块中的 Queue 类来创建内存队列。
下面是一个使用内存队列实现线程间通信的示例：
import queueimport threadingdef producer(q): for i in range(5): q.put(i) print(f'Produced {i}')def consumer(q): while True: item = q.get() if item is None: break print(f'Consumed {item}')if __name__ == '__main__': q = queue.Queue() t1 = threading.Thread(target=producer, args=(q,)) t2 = threading.Thread(target=consumer, args=(q,)) t1.start() t2.start() t1.join() q.put(None) t2.join()在上述代码中，创建了两个线程 t1 和 t2，t1 向内存队列中写入数据，t2 从内存队列中读取并打印数据。
在 Python 中，进程间通信可以使用多种方式实现，例如：
下面将详细介绍这些方式。
管道是一种基于内存的通信机制，用于实现两个进程之间的通信。在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块中的 Pipe 类来创建管道。
管道类型分为两种：匿名管道和命名管道。
匿名管道是一种临时的管道，没有名字，只能用于父进程和其创建的子进程之间的通信。匿名管道是双向的，可以同时进行读写操作。
下面是一个使用匿名管道实现进程间通信的示例：
import multiprocessingdef sender(conn): conn.send('Hello, receiver!') conn.close()def receiver(conn): msg = conn.recv() print(msg) conn.close()if __name__ == '__main__': parent_conn, child_conn = multiprocessing.Pipe() p1 = multiprocessing.Process(target=sender, args=(parent_conn,)) p2 = multiprocessing.Process(target=receiver, args=(child_conn,)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join()在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向 p2 发送消息，p2 接收并打印消息。
命名管道是一种持久的管道，有一个名字，可以用于任意进程之间的通信。在 Python 中，可以使用 os.mkfifo 函数来创建命名管道。
下面是一个使用命名管道实现进程间通信的示例：
import osfifo_path = 'fifo_test'def sender(): with open(fifo_path, 'w') as f: f.write('Hello, receiver!')def receiver(): with open(fifo_path, 'r') as f: msg = f.read() print(msg)if __name__ == '__main__': if not os.path.exists(fifo_path): os.mkfifo(fifo_path) p1 = multiprocessing.Process(target=sender) p2 = multiprocessing.Process(target=receiver) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join()在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向命名管道中写入消息，p2 从命名管道中读取并打印消息。
multiprocessing 模块中的队列是一种多进程通信机制，可以用于实现多个进程之间的数据传输。在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块中的 Queue 类来创建队列。
multiprocessing 模块中的队列类型分为两种：普通队列和优先级队列。
普通队列是一种先进先出（FIFO）的队列，可以用于在同一台计算机上的进程间通信。在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块中的 Queue 类来创建普通队列。
下面是一个使用普通队列实现进程间通信的示例：
import multiprocessingdef producer(q): for i in range(5): q.put(i) print(f'Produced {i}')def consumer(q): while True: item = q.get() if item is None: break print(f'Consumed {item}')if __name__ == '__main__': q = multiprocessing.Queue() p1 = multiprocessing.Process(target=producer, args=(q,)) p2 = multiprocessing.Process(target=consumer, args=(q,)) p1.start() p2.start() p1.join() q.put(None) p2.join()在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向普通队列中写入数据，p2 从普通队列中读取并打印数据。
优先级队列是一种根据元素优先级排序的队列，可以用于在同一台计算机上的进程间通信。在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块中的 PriorityQueue 类来创建优先级队列。
下面是一个使用优先级队列实现进程间通信的示例：
import multiprocessingdef producer(q): q.put((1, 'high-priority message')) q.put((2, 'low-priority message')) print('Messages sent')def consumer(q): while True: item = q.get() if item is None: break print(f'Consumed {item[1]} with priority {item[0]}')if __name__ == '__main__': q = multiprocessing.PriorityQueue() p1 = multiprocessing.Process(target=producer, args=(q,)) p2 = multiprocessing.Process(target=consumer, args=(q,)) p1.start() p2.start() p1.join() q.put(None) p2.join()在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向优先级队列中写入数据，其中一个消息的优先级高于另一个消息，p2 从优先级队列中读取并打印数据。
以上就是 Python 中文件队列、内存队列、普通队列和优先级队列在线程和进程间通信的方式的完整代码示例。需要注意的是，在使用队列进行线程间或进程间通信时，需要进行同步和互斥操作，以避免数据竞争和其他并发问题。因此，在使用队列进行线程间或进程间通信时，需要仔细设计和实现代码，确保程序的正确性和稳定性。
共享内存是一种多个进程共享同一块内存的通信机制，可以用于实现多个进程之间的高效通信。在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块中的 Value 和 Array 类来创建共享内存。
共享内存类型分为两种：基本类型和数组类型。
基本类型是指 Python 中的基本数据类型，例如整数、浮点数等。在共享内存中，可以使用 Value 类来创建基本类型的共享内存。
下面是一个使用基本类型共享内存实现进程间通信的示例：
import multiprocessingdef sender(value): value.value = 1def receiver(value): print(value.value)if __name__ == '__main__': value = multiprocessing.Value('i', 0) p1 = multiprocessing.Process(target=sender, args=(value,)) p2 = multiprocessing.Process(target=receiver, args=(value,)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join()在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向共享内存中写入整数值，p2 从共享内存中读取并打印整数值。
数组类型是指 Python 中的数组，可以使用 Array 类来创建数组类型的共享内存。
下面是一个使用数组类型共享内存实现进程间通信的示例：
import multiprocessingdef sender(arr): arr[0] = 1def receiver(arr): print(arr[:])if __name__ == '__main__': arr = multiprocessing.Array('i', range(10)) p1 = multiprocessing.Process(target=sender, args=(arr,)) p2 = multiprocessing.Process(target=receiver, args=(arr,)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join()在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向共享内存中写入整数数组，p2 从共享内存中读取并打印整数数组。
套接字是一种网络通信机制，可以用于不同计算机之间的进程通信。在 Python 中，可以使用 socket 模块来创建套接字。
套接字类型分为两种：流套接字和数据报套接字。
流套接字是一种基于 TCP 协议的套接字，可以实现可靠的面向连接的数据传输，适用于大量数据传输和长时间连接。在 Python 中，可以使用 socket 模块中的 socket 类来创建流套接字。
下面是一个使用流套接字实现进程间通信的示例：
import socketHOST = 'localhost'PORT = 5000def sender(): with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.connect((HOST, PORT)) s.sendall(b'Hello, receiver!')def receiver(): with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.bind((HOST, PORT)) s.listen() conn, addr = s.accept() with conn: data = conn.recv(1024) print(data)if __name__ == '__main__': p1 = multiprocessing.Process(target=sender) p2 = multiprocessing.Process(target=receiver) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join()在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向流套接字中写入消息，p2 从流套接字中读取并打印消息。
数据报套接字是一种基于 UDP 协议的套接字，可以实现无连接的数据传输，适用于少量数据传输和短时间连接。在 Python 中，可以使用 socket 模块中的 socket 类来创建数据报套接字。
下面是一个使用数据报套接字实现进程间通信的示例：
import socketHOST = 'localhost'PORT = 5000def sender(): with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) as s: s.sendto(b'Hello, receiver!', (HOST, PORT))def receiver(): with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) as s: s.bind((HOST, PORT)) data, addr = s.recvfrom(1024) print(data)if __name__ == '__main__': p1 = multiprocessing.Process(target=sender) p2 = multiprocessing.Process(target=receiver) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join()在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向数据报套接字中写入消息，p2 从数据报套接字中读取并打印消息。
除了使用 Python 提供的多进程通信机制之外，还可以手动实现进程间通信。在 Python 中，可以使用共享内存和信号量来手动实现进程间通信。
下面是一个使用共享内存和信号量手动实现进程间通信的示例：
import multiprocessingimport mmapimport osimport signalimport timedef sender(data, sem): time.sleep(1) sem.acquire() data.seek(0) data.write(b'Hello, receiver!') sem.release()def receiver(data, sem): sem.acquire() data.seek(0) print(data.read()) sem.release()if __name__ == '__main__': with multiprocessing.shared_memory() as mem: with mmap.mmap(mem.fd, mem.size) as data: data.write(b'/0' * mem.size) sem = multiprocessing.Semaphore(1) p1 = multiprocessing.Process(target=sender, args=(data, sem)) p2 = multiprocessing.Process(target=receiver, args=(data, sem)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join()在上述代码中，创建了两个进程 p1 和 p2，p1 向共享内存中写入消息，p2 从共享内存中读取并打印消息。使用信号量来保证共享内存的互斥访问。
本文介绍了 Python 中常用的多线程和进程通信机制。这些机制可以满足不同线程间的数据传输需要，应根据具体场景选择合适的通信机制。
本文链接：http://www.28at.com/showinfo-26-148-0.htmlPython异步IO编程的进程/线程通信实现
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