W10_Pipe_Manager数据共享_进程池和回调函数

[TOC]

#管道

```
from multiprocessing import Pipe,Process

def func(conn2):
    print(conn2.recv())

conn1,conn2 = Pipe()
conn1.send("Hello pipe")
p = Process(target=func, args=(conn2,))
p.start()

```

**多进程中管道异常EOFError**

```

from multiprocessing import Pipe, Process
import time
import random


def func_recv(conn1, conn2):
    conn2.close()
    while True:
        try:
            print(conn1.recv())
            time.sleep(random.random())
        except EOFError:
            conn1.close()
            print("recv done")
            break


def func_send(conn1, conn2):
    conn1.close()
    for i in range(4):
        conn2.send("msg %d" % i)
    conn2.close()


conn1, conn2 = Pipe()
recv_p = Process(target=func_recv, args=(conn1, conn2))
send_p = Process(target=func_send, args=(conn1, conn2))
recv_p.start()
send_p.start()
conn1.close()
conn2.close()

```
注意：多进程使用管道可能会出现数据不安全，需要加锁操作

[返回顶部](#top)



#进程间的数据共享

```
from multiprocessing import Manager
```



#进程池和回调函数

##1.为什么会有进程池的概念
   效率；
   每开启进程，开启属于这个进程的内存空间（如寄存器，堆栈，文件都会战用内存空间）；
   进程过多，操作系统调试较为耗时
##2.进程池原理：
    python中先创建一个属于进程的池子，这个池子指定能存放多少进程，任务存放于队列，等待进程池中的进程处理，当一个进程处理完一个任务后，并不销毁，而是放回进程池，然后继续去任务队列中拿取下一个任务，这就节省了进程被销毁和再创建的时间，也节省了过多进程调度的时间；
    信号量与之相比，只是节省了调度时间，因为信号里是控制进程执行的数量，并不能控制进程创建的数量。



```
```