鴻蒙OS 4.0公測機型公布：甚至連nova6都支持
華為全新的HarmonyOS 4.0操作系統將于今天下午正式登場，官方在發布會之前也已經正式給出了可升級的機型產品，這意味著這些機型會率先支持升級享用。這次的HarmonyOS 4.0支持
這篇文章再講3種方式，同時講4中進程間通信的方式
共享變量是多個線程可以共同訪問的變量。在Python中，可以使用threading模塊中的Lock對象來確保線程安全，避免多個線程同時訪問同一個變量而導致的數據競爭問題。
下面是一個使用共享變量進行線程間通信的示例代碼：
import threading# 共享變量count = 0lock = threading.Lock()# 線程函數def increment(): global count for i in range(1000000): lock.acquire() count += 1 lock.release()# 創建線程t1 = threading.Thread(target=increment)t2 = threading.Thread(target=increment)# 啟動線程t1.start()t2.start()# 等待線程結束t1.join()t2.join()# 輸出結果print("count = ", count)在上面的代碼中，我們創建了兩個線程，它們都會執行increment函數，該函數會將count變量增加1000000次。由于多個線程可能同時訪問count變量，因此我們需要使用Lock對象來確保線程安全。每當一個線程需要訪問count變量時，它必須先獲取鎖，然后執行相應的操作，最后釋放鎖，以便其他線程可以繼續訪問count變量。
事件是一種線程間通信機制，它可以用于線程之間的通知和等待。一個線程可以設置事件，另外一個線程可以等待該事件的觸發。
在Python中，可以使用threading模塊中的Event對象來實現事件。Event對象有兩個方法：set和wait。當一個線程調用set方法時，它會將事件設置為已觸發狀態，所有等待該事件的線程都會被喚醒；當一個線程調用wait方法時，如果事件已經被設置為已觸發狀態，它會立即返回；否則，它會阻塞等待事件的觸發。
下面是一個使用事件進行線程間通信的示例代碼：
import threading# 事件對象event = threading.Event()# 線程函數1def wait_event(): print("waiting for event...") event.wait() print("event has been set.")# 線程函數2def set_event(): print("setting event...") event.set()# 創建線程t1 = threading.Thread(target=wait_event)t2 = threading.Thread(target=set_event)# 啟動線程t1.start()t2.start()# 等待線程結束t1.join()t2.join()在上面的代碼中，我們創建了兩個線程，一個線程會等待事件的觸發，另一個線程會設置事件。當set_event函數被調用時，它會將事件設置為已觸發狀態，然后wait_event函數會被喚醒，輸出"event has been set."。在這個示例中，我們沒有使用Lock對象來確保線程安全，因為事件對象內部已經使用了鎖來實現線程安全。
queue 模塊中的隊列是一種先進先出（FIFO）的數據結構，用于實現多個線程之間的通信。在 Python 中，可以使用 queue 模塊中的 Queue 類來創建隊列。
queue 模塊中的隊列類型分為兩種：內存隊列和文件隊列。
文件隊列是一種使用文件作為隊列的存儲方式，可以用于在不同計算機之間傳輸數據。在 Python 中，可以使用 queue 模塊中的 FileQueue 類來創建文件隊列。
下面是一個使用文件隊列實現線程間通信的示例：
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()在上述代碼中，創建了兩個線程 t1 和 t2，t1 向文件隊列中寫入數據，t2 從文件隊列中讀取并打印數據。
內存隊列是一種使用內存作為隊列的存儲方式，可以用于在同一臺計算機上的進程間通信。在 Python 中，可以使用 queue 模塊中的 Queue 類來創建內存隊列。
下面是一個使用內存隊列實現線程間通信的示例：
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()在上述代碼中，創建了兩個線程 t1 和 t2，t1 向內存隊列中寫入數據，t2 從內存隊列中讀取并打印數據。
在 Python 中，進程間通信可以使用多種方式實現，例如：
下面將詳細介紹這些方式。
管道是一種基于內存的通信機制，用于實現兩個進程之間的通信。在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模塊中的 Pipe 類來創建管道。
管道類型分為兩種：匿名管道和命名管道。
匿名管道是一種臨時的管道，沒有名字，只能用于父進程和其創建的子進程之間的通信。匿名管道是雙向的，可以同時進行讀寫操作。
下面是一個使用匿名管道實現進程間通信的示例：
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()在上述代碼中，創建了兩個進程 p1 和 p2，p1 向 p2 發送消息，p2 接收并打印消息。
命名管道是一種持久的管道，有一個名字，可以用于任意進程之間的通信。在 Python 中，可以使用 os.mkfifo 函數來創建命名管道。
下面是一個使用命名管道實現進程間通信的示例：
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()在上述代碼中，創建了兩個進程 p1 和 p2，p1 向命名管道中寫入消息，p2 從命名管道中讀取并打印消息。
multiprocessing 模塊中的隊列是一種多進程通信機制，可以用于實現多個進程之間的數據傳輸。在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模塊中的 Queue 類來創建隊列。
multiprocessing 模塊中的隊列類型分為兩種：普通隊列和優先級隊列。
普通隊列是一種先進先出（FIFO）的隊列，可以用于在同一臺計算機上的進程間通信。在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模塊中的 Queue 類來創建普通隊列。
下面是一個使用普通隊列實現進程間通信的示例：
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()在上述代碼中，創建了兩個進程 p1 和 p2，p1 向普通隊列中寫入數據，p2 從普通隊列中讀取并打印數據。
優先級隊列是一種根據元素優先級排序的隊列，可以用于在同一臺計算機上的進程間通信。在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模塊中的 PriorityQueue 類來創建優先級隊列。
下面是一個使用優先級隊列實現進程間通信的示例：
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()在上述代碼中，創建了兩個進程 p1 和 p2，p1 向優先級隊列中寫入數據，其中一個消息的優先級高于另一個消息，p2 從優先級隊列中讀取并打印數據。
以上就是 Python 中文件隊列、內存隊列、普通隊列和優先級隊列在線程和進程間通信的方式的完整代碼示例。需要注意的是，在使用隊列進行線程間或進程間通信時，需要進行同步和互斥操作，以避免數據競爭和其他并發問題。因此，在使用隊列進行線程間或進程間通信時，需要仔細設計和實現代碼，確保程序的正確性和穩定性。
共享內存是一種多個進程共享同一塊內存的通信機制，可以用于實現多個進程之間的高效通信。在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模塊中的 Value 和 Array 類來創建共享內存。
共享內存類型分為兩種：基本類型和數組類型。
基本類型是指 Python 中的基本數據類型，例如整數、浮點數等。在共享內存中，可以使用 Value 類來創建基本類型的共享內存。
下面是一個使用基本類型共享內存實現進程間通信的示例：
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()在上述代碼中，創建了兩個進程 p1 和 p2，p1 向共享內存中寫入整數值，p2 從共享內存中讀取并打印整數值。
數組類型是指 Python 中的數組，可以使用 Array 類來創建數組類型的共享內存。
下面是一個使用數組類型共享內存實現進程間通信的示例：
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()在上述代碼中，創建了兩個進程 p1 和 p2，p1 向共享內存中寫入整數數組，p2 從共享內存中讀取并打印整數數組。
套接字是一種網絡通信機制，可以用于不同計算機之間的進程通信。在 Python 中，可以使用 socket 模塊來創建套接字。
套接字類型分為兩種：流套接字和數據報套接字。
流套接字是一種基于 TCP 協議的套接字，可以實現可靠的面向連接的數據傳輸，適用于大量數據傳輸和長時間連接。在 Python 中，可以使用 socket 模塊中的 socket 類來創建流套接字。
下面是一個使用流套接字實現進程間通信的示例：
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()在上述代碼中，創建了兩個進程 p1 和 p2，p1 向流套接字中寫入消息，p2 從流套接字中讀取并打印消息。
數據報套接字是一種基于 UDP 協議的套接字，可以實現無連接的數據傳輸，適用于少量數據傳輸和短時間連接。在 Python 中，可以使用 socket 模塊中的 socket 類來創建數據報套接字。
下面是一個使用數據報套接字實現進程間通信的示例：
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()在上述代碼中，創建了兩個進程 p1 和 p2，p1 向數據報套接字中寫入消息，p2 從數據報套接字中讀取并打印消息。
除了使用 Python 提供的多進程通信機制之外，還可以手動實現進程間通信。在 Python 中，可以使用共享內存和信號量來手動實現進程間通信。
下面是一個使用共享內存和信號量手動實現進程間通信的示例：
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()在上述代碼中，創建了兩個進程 p1 和 p2，p1 向共享內存中寫入消息，p2 從共享內存中讀取并打印消息。使用信號量來保證共享內存的互斥訪問。
本文介紹了 Python 中常用的多線程和進程通信機制。這些機制可以滿足不同線程間的數據傳輸需要，應根據具體場景選擇合適的通信機制。
本文鏈接：http://m.www897cc.com/showinfo-26-148-0.htmlPython異步IO編程的進程/線程通信實現
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