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一篇文章带你了解Python的分布式进程接口
发布时间：2025-11-05 11:49:26 来源：云智核 作者：应用开发
一、篇文前言
在Thread和Process中，章带应当优选Process，分布因为Process更稳定，式进而且，程接Process可以分布到多台机器上，篇文而Thread最多只能分布到同一台机器的章带多个CPU上。
Python的分布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。式进可以写一个服务进程作为调度者，程接将任务分布到其他多个进程中，篇文依靠网络通信进行管理。章带
二、分布案例分析
在做爬虫程序时，式进抓取某个网站的程接所有图片，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，高防服务器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()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.)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传递的香港云服务器地址，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。
欢迎大家积极尝试，有时候看到别人实现起来很简单，但是到自己动手实现的时候，总会有各种各样的问题，切勿眼高手低，勤动手，才可以理解的更加深刻。
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