Python利用multiprocessing实现最简单的分布式作业调度系统实例

转载  更新时间:2017年11月14日 11:44:06   作者:Parle   我要评论

这篇文章主要给大家介绍了关于Python利用multiprocessing如何实现最简单的分布式作业调度系统的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起看看吧。

介绍

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机器的多个进程中,依靠网络通信。想到这,就在想是不是可以使用此模块来实现一个简单的作业调度系统。在这之前,我们先来详细了解下python中的多进程管理包multiprocessing。

multiprocessing.Process

multiprocessing包是Python中的多进程管理包。它与 threading.Thread类似,可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以允许放在Python程序内部编写的函数中。该Process对象与Thread对象的用法相同,拥有is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()等方法。属性有:authkey、daemon(要通过start()设置)、exitcode(进程在运行时为None、如果为–N,表示被信号N结束)、name、pid。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类,用来同步进程,其用法也与threading包中的同名类一样。multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API,只不过换到了多进程的情境。

这个模块表示像线程一样管理进程,这个是multiprocessing的核心,它与threading很相似,对多核CPU的利用率会比threading好的多。

看一下Process类的构造方法:

__init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

参数说明:

  • group:进程所属组。基本不用
  • target:表示调用对象。
  • args:表示调用对象的位置参数元组。
  • name:别名
  • kwargs:表示调用对象的字典。

创建进程的简单实例:

#coding=utf-8
import multiprocessing

def do(n) :
 #获取当前线程的名字
 name = multiprocessing.current_process().name
 print name,'starting'
 print "worker ", n
 return 

if __name__ == '__main__' :
 numList = []
 for i in xrange(5) :
 p = multiprocessing.Process(target=do, args=(i,))
 numList.append(p)
 p.start()
 p.join()
 print "Process end."

执行结果:

Process-1 starting
worker 0
Process end.
Process-2 starting
worker 1
Process end.
Process-3 starting
worker 2
Process end.
Process-4 starting
worker 3
Process end.
Process-5 starting
worker 4
Process end.

创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,并用其start()方法启动,join()方法表示等待子进程结束以后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

注意:

在Windows上要想使用进程模块,就必须把有关进程的代码写在当前.py文件的if __name__ == ‘__main__' :语句的下面,才能正常使用Windows下的进程模块。Unix/Linux下则不需要。

multiprocess.Pool

当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个目标,手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效。

Pool可以提供指定数量的进程供用户调用,当有新的请求提交到pool中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求;但如果池中的进程数已经达到规定最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,才会创建新的进程来它。

apply_async和apply

函数原型:

apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]])

二者都是向进程池中添加新的进程,不同的时,apply每次添加新的进程时,主进程和新的进程会并行执行,但是主进程会阻塞,直到新进程的函数执行结束。 这是很低效的,所以python3.x之后不再使用

apply_async和apply功能相同,但是主进程不会阻塞。

# -*- coding:utf-8 -*-

import multiprocessing
import time

def func(msg):
 print "*msg: ", msg
 time.sleep(3)
 print "*end"

if __name__ == "__main__":
 # 维持执行的进程总数为processes,当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
 pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
 for i in range(10):
 msg = "hello [{}]".format(i)
 # pool.apply(func, (msg,))
 pool.apply_async(func, (msg,)) # 异步开启进程, 非阻塞型, 能够向池中添加进程而不等待其执行完毕就能再次执行循环

 print "--" * 10
 pool.close() # 关闭pool, 则不会有新的进程添加进去
 pool.join() # 必须在join之前close, 然后join等待pool中所有的线程执行完毕
 print "All process done."

运行结果:

"D:\Program Files\Anaconda2\python.exe" E:/pycharm/test/multiprocessing/v1.py
--------------------
*msg: hello [0]
*msg: hello [1]
*msg: hello [2]
*end
*msg: hello [3]
*end
*end
*msg: hello [4]
*msg: hello [5]
*end
*msg: hello [6]
*end
*end
*msg: hello [7]
*msg: hello [8]
*end
*msg: hello [9]
*end*end

*end
All process done.

Process finished with exit code 0

获得进程的执行结果

# -*- coding:utf-8 -*-

import multiprocessing
import time

def func_with_return(msg):
 print "*msg: ", msg
 time.sleep(3)
 print "*end"
 return "{} return".format(msg)

if __name__ == "__main__":
 # 维持执行的进程总数为processes,当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
 pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
 results = []
 for i in range(10):
 msg = "hello [{}]".format(i)
 res = pool.apply_async(func_with_return, (msg,)) # 异步开启进程, 非阻塞型, 能够向池中添加进程而不等待其执行完毕就能再次执行循环
 results.append(res)

 print "--" * 10
 pool.close() # 关闭pool, 则不会有新的进程添加进去
 pool.join() # 必须在join之前close, 然后join等待pool中所有的线程执行完毕
 print "All process done."

 print "Return results: "
 for i in results:
 print i.get() # 获得进程的执行结果

结果:

"D:\Program Files\Anaconda2\python.exe" E:/pycharm/test/multiprocessing/v1.py
--------------------
*msg: hello [0]
*msg: hello [1]
*msg: hello [2]
*end
*end
*msg: hello [3]
*msg: hello [4]
*end
*msg: hello [5]
*end
*end
*msg: hello [6]
*msg: hello [7]
*end
*msg: hello [8]
*end
*end
*msg: hello [9]
*end
*end
All process done.
Return results: 
hello [0] return
hello [1] return
hello [2] return
hello [3] return
hello [4] return
hello [5] return
hello [6] return
hello [7] return
hello [8] return
hello [9] return

Process finished with exit code 0

map

函数原型:

map(func, iterable[, chunksize=None])

Pool类中的map方法,与内置的map函数用法行为基本一致,它会使进程阻塞直到返回结果。

注意,虽然第二个参数是一个迭代器,但在实际使用中,必须在整个队列都就绪后,程序才会运行子进程。

# -*- coding:utf-8 -*-

import multiprocessing
import time

def func_with_return(msg):
 print "*msg: ", msg
 time.sleep(3)
 print "*end"
 return "{} return".format(msg)

if __name__ == "__main__":
 # 维持执行的进程总数为processes,当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
 pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
 results = []
 msgs = []
 for i in range(10):
 msg = "hello [{}]".format(i)
 msgs.append(msg)

 results = pool.map(func_with_return, msgs)

 print "--" * 10
 pool.close() # 关闭pool, 则不会有新的进程添加进去
 pool.join() # 必须在join之前close, 然后join等待pool中所有的线程执行完毕
 print "All process done."

 print "Return results: "
 for i in results:
 print i # 获得进程的执行结果

执行结果:

"D:\Program Files\Anaconda2\python.exe" E:/pycharm/test/multiprocessing/v2.py
*msg: hello [0]
*msg: hello [1]
*msg: hello [2]
*end*end

*msg: hello [3]
*msg: hello [4]
*end
*msg: hello [5]
*end*end

*msg: hello [6]
*msg: hello [7]
*end
*msg: hello [8]
*end
*end
*msg: hello [9]
*end
*end
--------------------
All process done.
Return results: 
hello [0] return
hello [1] return
hello [2] return
hello [3] return
hello [4] return
hello [5] return
hello [6] return
hello [7] return
hello [8] return
hello [9] return

Process finished with exit code 0

注意:执行结果中“—-”的位置,可以看到,map之后,主进程是阻塞的,等待map的结果返回

close()

关闭进程池(pool),使其不在接受新的任务。

terminate()

结束工作进程,不在处理未处理的任务。

join()

主进程阻塞等待子进程的退出,join方法必须在close或terminate之后使用。

进程间通信

多进程最麻烦的地方就是进程间通信,IPC比线程通信要难处理的多,所以留作单独一篇来记录

利用multiprocessing实现一个最简单的分布式作业调度系统

Job

首先创建一个Job类,为了测试简单,只包含一个job id属性,将来可以封装一些作业状态,作业命令,执行用户等属性。

job.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

class Job:
 def __init__(self, job_id):
 self.job_id = job_id

Master

Master用来派发作业和显示运行完成的作业信息

master.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from Queue import Queue
from multiprocessing.managers import BaseManager
from job import Job


class Master:

 def __init__(self):
 # 派发出去的作业队列
 self.dispatched_job_queue = Queue()
 # 完成的作业队列
 self.finished_job_queue = Queue()

 def get_dispatched_job_queue(self):
 return self.dispatched_job_queue

 def get_finished_job_queue(self):
 return self.finished_job_queue

 def start(self):
 # 把派发作业队列和完成作业队列注册到网络上
 BaseManager.register('get_dispatched_job_queue', callable=self.get_dispatched_job_queue)
 BaseManager.register('get_finished_job_queue', callable=self.get_finished_job_queue)

 # 监听端口和启动服务
 manager = BaseManager(address=('0.0.0.0', 8888), authkey='jobs')
 manager.start()

 # 使用上面注册的方法获取队列
 dispatched_jobs = manager.get_dispatched_job_queue()
 finished_jobs = manager.get_finished_job_queue()

 # 这里一次派发10个作业,等到10个作业都运行完后,继续再派发10个作业
 job_id = 0
 while True:
  for i in range(0, 10):
  job_id = job_id + 1
  job = Job(job_id)
  print('Dispatch job: %s' % job.job_id)
  dispatched_jobs.put(job)

  while not dispatched_jobs.empty():
  job = finished_jobs.get(60)
  print('Finished Job: %s' % job.job_id)

 manager.shutdown()

if __name__ == "__main__":
 master = Master()
 master.start()

Slave

Slave用来运行master派发的作业并将结果返回

slave.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import time
from Queue import Queue
from multiprocessing.managers import BaseManager
from job import Job


class Slave:

 def __init__(self):
 # 派发出去的作业队列
 self.dispatched_job_queue = Queue()
 # 完成的作业队列
 self.finished_job_queue = Queue()

 def start(self):
 # 把派发作业队列和完成作业队列注册到网络上
 BaseManager.register('get_dispatched_job_queue')
 BaseManager.register('get_finished_job_queue')

 # 连接master
 server = '127.0.0.1'
 print('Connect to server %s...' % server)
 manager = BaseManager(address=(server, 8888), authkey='jobs')
 manager.connect()

 # 使用上面注册的方法获取队列
 dispatched_jobs = manager.get_dispatched_job_queue()
 finished_jobs = manager.get_finished_job_queue()

 # 运行作业并返回结果,这里只是模拟作业运行,所以返回的是接收到的作业
 while True:
  job = dispatched_jobs.get(timeout=1)
  print('Run job: %s ' % job.job_id)
  time.sleep(1)
  finished_jobs.put(job)

if __name__ == "__main__":
 slave = Slave()
 slave.start()

测试

分别打开三个linux终端,第一个终端运行master,第二个和第三个终端用了运行slave,运行结果如下

master

$ python master.py 
Dispatch job: 1
Dispatch job: 2
Dispatch job: 3
Dispatch job: 4
Dispatch job: 5
Dispatch job: 6
Dispatch job: 7
Dispatch job: 8
Dispatch job: 9
Dispatch job: 10
Finished Job: 1
Finished Job: 2
Finished Job: 3
Finished Job: 4
Finished Job: 5
Finished Job: 6
Finished Job: 7
Finished Job: 8
Finished Job: 9
Dispatch job: 11
Dispatch job: 12
Dispatch job: 13
Dispatch job: 14
Dispatch job: 15
Dispatch job: 16
Dispatch job: 17
Dispatch job: 18
Dispatch job: 19
Dispatch job: 20
Finished Job: 10
Finished Job: 11
Finished Job: 12
Finished Job: 13
Finished Job: 14
Finished Job: 15
Finished Job: 16
Finished Job: 17
Finished Job: 18
Dispatch job: 21
Dispatch job: 22
Dispatch job: 23
Dispatch job: 24
Dispatch job: 25
Dispatch job: 26
Dispatch job: 27
Dispatch job: 28
Dispatch job: 29
Dispatch job: 30

slave1

$ python slave.py 
Connect to server 127.0.0.1...
Run job: 1 
Run job: 2 
Run job: 3 
Run job: 5 
Run job: 7 
Run job: 9 
Run job: 11 
Run job: 13 
Run job: 15 
Run job: 17 
Run job: 19 
Run job: 21 
Run job: 23 

slave2

$ python slave.py 
Connect to server 127.0.0.1...
Run job: 4 
Run job: 6 
Run job: 8 
Run job: 10 
Run job: 12 
Run job: 14 
Run job: 16 
Run job: 18 
Run job: 20 
Run job: 22 
Run job: 24 

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对脚本之家的支持。

相关文章

  • Python Selenium Cookie 绕过验证码实现登录示例代码

    Python Selenium Cookie 绕过验证码实现登录示例代码

    这篇文章主要介绍了Python Selenium Cookie 绕过验证码实现登录示例代码,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2018-04-04
  • 用 Python 连接 MySQL 的几种方式详解

    用 Python 连接 MySQL 的几种方式详解

    这篇文章主要介绍了用 Python 连接 MySQL 的几种方式,大家可以根据实际情况选择合理的连接方式,需要的朋友可以参考下
    2018-04-04
  • Python语言技巧之三元运算符使用介绍

    Python语言技巧之三元运算符使用介绍

    现在大部分高级语言都支持“?”这个三元运算符(ternary operator),它对应的表达式如下:condition ? value if true : value if false。很奇怪的是,这么常用的运算符python居然不支持
    2013-03-03
  • python批量生成本地ip地址的方法

    python批量生成本地ip地址的方法

    这篇文章主要介绍了python批量生成本地ip地址的方法,实例分析了Python实现生成本地IP地址并绑定到网卡上的技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2015-03-03
  • python 动态加载的实现方法

    python 动态加载的实现方法

    脚本语言都有一个优点,就是动态加载,python也有这个特性。这篇文章主要介绍了python 动态加载的实现方法,需要的朋友可以参考下
    2017-12-12
  • 介绍Python的@property装饰器的用法

    介绍Python的@property装饰器的用法

    这篇文章主要介绍了介绍Python的@property装饰器的用法,是Python学习进阶中的重要知识,代码基于Python2.x版本,需要的朋友可以参考下
    2015-04-04
  • Python中的anydbm模版和shelve模版使用指南

    Python中的anydbm模版和shelve模版使用指南

    这篇文章主要介绍了Python中的anydbm模版和shelve模版使用指南,两个模版都可用于数据存储的序列化,需要的朋友可以参考下
    2015-07-07
  • python根据经纬度计算距离示例

    python根据经纬度计算距离示例

    这篇文章主要介绍了python根据经纬度计算距离示例, 计算两点之间距离,需要的朋友可以参考下
    2014-02-02
  • python 循环while和for in简单实例

    python 循环while和for in简单实例

    下面小编就为大家带来一篇python 循环while和for in简单实例。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2016-08-08
  • python基础教程之Hello World!

    python基础教程之Hello World!

    这篇文章主要介绍了python基础教程之Hello World!,本文讲解了命令行中、文件中、脚本文件中输出Hello World的例子,需要的朋友可以参考下
    2014-08-08

最新评论