python中的管道函数 python 管道 队列

python stdin 为pipe什么意思

Linux中进程的通信方式有信号，管道，共享内存，消息队列socket等。其中管道是*nix系统进程间通信的最古老形式，所有*nix都提供这种通信方式。管道是一种半双工的通信机制，也就是说，它只能一端用来读，另外一端用来写；另外，管道只能用来在具有公共祖先的两个进程之间通信。管道通信遵循先进先出的原理，并且数据只能被读取一次，当此段数据被读取后，马上会从数据中消失，这一点很重要。

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Linux上，创建管道使用pipe函数，当它执行后，会产生两个文件描述符，分别为读端和写端。单个进程中的管道几乎没有任何作用，通常会先调用pipe，然后调用fork，从而创建从父进程到子进程的IPC通道。

Linux中，我们经常会使用到管道，例如用cat命令查看一个大文件时，一页不能全部显示，我们可以通过cat xxx | more来分页显示，又比如搜索文件里的内容可以用 cat xxx | grep search来进行，这里我们都用到了管道。接下来我会用python编写一段自动分页显示的程序，而不用手动来使用管道。

#!/usr/bin/env python

import os,sys

if not sys.argv[1:]:

print "No filename input"

sys.exit(1)

try:

fp = open(sys.argv[1],"r")

except IOError,msg:

sys.exit(msg)

pi=os.pipe()

pid=os.fork()

if pid:

#parent

os.close(pi[0]) #close read pipe

#write to pipe

line=fp.readline()

while line:

os.write(pi[1],line)

line=fp.readline()

#close write pipe

os.close(pi[1])

#wait for chile

os.waitpid(pid,0)

else:

os.close(pi[1]) #close write pipe

#put pipe read to stdin

os.dup2(pi[0],sys.stdin.fileno())

os.close(pi[0])

os.execl("/bin/more","more")

把这段代码存为scat.py，增加执行权限之后，运行 scat.py 文件名，系统就会自动读取文件的内容并分页，与使用 cat 文件名 | more 的效果是一模一样的。在上面的代码中，用到了前几篇博客中说的fork，dup2和exec系列函数。

python编程中 os.mkfifo()和os.mknod()函数具体用法？最好有例子，里面参数具体怎么配置就能创建管道或节

mkfifo函数使用

[code]mkfifo（建立实名管道）

相关函数

pipe，popen，open，umask

表头文件

#include

#include

定义函数

int mkfifo(const char * pathname,mode_t mode);

函数说明

mkfifo() 会依参数pathname建立特殊的FIFO文件，该文件必须不存在，而参数mode为该文件的权限（mode%~umask），因此 umask值也会影响到FIFO文件的权限。Mkfifo()建立的FIFO文件其他进程都可以用读写一般文件的方式存取。当使用open()来打开 FIFO文件时，O_NONBLOCK旗标会有影响

1、当使用O_NONBLOCK 旗标时，打开FIFO 文件来读取的操作会立刻返回，但是若还没有其他进程打开FIFO 文件来读取，则写入的操作会返回ENXIO 错误代码。

2、没有使用O_NONBLOCK 旗标时，打开FIFO 来读取的操作会等到其他进程打开FIFO文件来写入才正常返回。同样地，打开FIFO文件来写入的操作会等到其他进程打开FIFO 文件来读取后才正常返回。

返回值

若成功则返回0，否则返回-1，错误原因存于errno中。

错误代码

EACCESS 参数pathname所指定的目录路径无可执行的权限

EEXIST 参数pathname所指定的文件已存在。

ENAMETOOLONG 参数pathname的路径名称太长。

ENOENT 参数pathname包含的目录不存在

ENOSPC 文件系统的剩余空间不足

ENOTDIR 参数pathname路径中的目录存在但却非真正的目录。

EROFS 参数pathname指定的文件存在于只读文件系统内。

示例1:

#include

#include

#include

#include

int main(void)

{

char buf[80];

int fd;

unlink( "zieckey_fifo" );

mkfifo( "zieckey_fifo", 0777 );

if ( fork() 0 )

{

char s[] = "Hello!\n";

fd = open( "zieckey_fifo", O_WRONLY );

write( fd, s, sizeof(s) );

//close( fd );

}

else

{

fd = open( "zieckey_fifo", O_RDONLY );

read( fd, buf, sizeof(buf) );

printf("The message from the pipe is:%s\n", buf );

//close( fd );

}

return 0;

}

执行

hello!

示例2:

#include

#include

#include

#include

#include

int main( int argc, char **argv )

{

mode_t mode = 0666;

if ( argc !=2 )

{

printf( "Usage:[%s] fifo_filename\n", argv[0] );

return -1;

}

if (mkfifo( argv[1], mode)0 )

{

perror( "mkfifo");

return -1;

}

return 0;

} [/code]

Python多进程运行——Multiprocessing基础教程2

上篇文章简单介绍了multiprocessing模块，本文将要介绍进程之间的数据共享和信息传递的概念。

在多进程处理中，所有新创建的进程都会有这两个特点：独立运行，有自己的内存空间。

我们来举个例子展示一下：

这个程序的输出结果是：

在上面的程序中我们尝试在两个地方打印全局列表result的内容：

我们再用一张图来帮助理解记忆不同进程间的数据关系：

如果程序需要在不同的进程之间共享一些数据的话，该怎么做呢？不用担心，multiprocessing模块提供了Array对象和Value对象，用来在进程之间共享数据。

所谓Array对象和Value对象分别是指从共享内存中分配的ctypes数组和对象。我们直接来看一个例子，展示如何用Array对象和Value对象在进程之间共享数据：

程序输出的结果如下：

成功了！主程序和p1进程输出了同样的结果，说明程序中确实完成了不同进程间的数据共享。那么我们来详细看一下上面的程序做了什么：

在主程序中我们首先创建了一个Array对象：

向这个对象输入的第一个参数是数据类型：i表示整数，d代表浮点数。第二个参数是数组的大小，在这个例子中我们创建了包含4个元素的数组。

类似的，我们创建了一个Value对象：

我们只对Value对象输入了一个参数，那就是数据类型，与上述的方法一致。当然，我们还可以对其指定一个初始值（比如10），就像这样：

随后，我们在创建进程对象时，将刚创建好的两个对象：result和square_sum作为参数输入给进程：

在函数中result元素通过索引进行数组赋值，square_sum通过 value 属性进行赋值。

注意：为了完整打印result数组的结果，需要使用 result[:] 进行打印，而square_sum也需要使用 value 属性进行打印：

每当python程序启动时，同时也会启动一个服务器进程。随后，只要我们需要生成一个新进程，父进程就会连接到服务器并请求它派生一个新进程。这个服务器进程可以保存Python对象，并允许其他进程使用代理来操作它们。

multiprocessing模块提供了能够控制服务器进程的Manager类。所以，Manager类也提供了一种创建可以在不同流程之间共享的数据的方法。

服务器进程管理器比使用共享内存对象更灵活，因为它们可以支持任意对象类型，如列表、字典、队列、值、数组等。此外，单个管理器可以由网络上不同计算机上的进程共享。

但是，服务器进程管理器的速度比使用共享内存要慢。

让我们来看一个例子：

这个程序的输出结果是：

我们来理解一下这个程序做了什么：首先我们创建了一个manager对象

在with语句下的所有行，都是在manager对象的范围内的。接下来我们使用这个manager对象创建了列表（类似的，我们还可以用 manager.dict() 创建字典）。

最后我们创建了进程p1（用于在records列表中插入一条新的record）和p2（将records打印出来），并将records作为参数进行传递。

服务器进程的概念再次用下图总结一下：

为了能使多个流程能够正常工作，常常需要在它们之间进行一些通信，以便能够划分工作并汇总最后的结果。multiprocessing模块支持进程之间的两种通信通道：Queue和Pipe。

使用队列来回处理多进程之间的通信是一种比较简单的方法。任何Python对象都可以使用队列进行传递。我们来看一个例子：

上面这个程序的输出结果是：

我们来看一下上面这个程序到底做了什么。首先我们创建了一个Queue对象：

然后，将这个空的Queue对象输入square_list函数。该函数会将列表中的数平方，再使用 put() 方法放入队列中：

随后使用 get() 方法，将q打印出来，直至q重新称为一个空的Queue对象：

我们还是用一张图来帮助理解记忆：

一个Pipe对象只能有两个端点。因此，当进程只需要双向通信时，它会比Queue对象更好用。

multiprocessing模块提供了 Pipe() 函数，该函数返回由管道连接的一对连接对象。 Pipe() 返回的两个连接对象分别表示管道的两端。每个连接对象都有 send() 和 recv() 方法。

我们来看一个例子：

上面这个程序的输出结果是：

我们还是来看一下这个程序到底做了什么。首先创建了一个Pipe对象：

与上文说的一样，该对象返回了一对管道两端的两个连接对象。然后使用 send() 方法和 recv() 方法进行信息的传递。就这么简单。在上面的程序中，我们从一端向另一端发送一串消息。在另一端，我们收到消息，并在收到END消息时退出。

要注意的是，如果两个进程(或线程)同时尝试从管道的同一端读取或写入管道中的数据，则管道中的数据可能会损坏。不过不同的进程同时使用管道的两端是没有问题的。还要注意，Queue对象在进程之间进行了适当的同步，但代价是增加了计算复杂度。因此，Queue对象对于线程和进程是相对安全的。

最后我们还是用一张图来示意：

Python的multiprocessing模块还剩最后一篇文章：多进程的同步与池化

敬请期待啦！