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
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()登录后复制连接服务器，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.')登录后复制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。