python 分布式进程体验
抽了点时间体验了一把python 分布式进程,有点像分布式计算的意思,不过我现在还没有这个需求,先把简单体验的脚本发出来,供路过的各位高手指教
注:需要先下载multiprocessing 的python包支持才行。
管理端:
cat task_manager.py
#!/usr/bin/env python
#coding:utf8 import random,time,Queue,json
from multiprocessing.managers import BaseManager #发送任务的队列: task_queue = Queue.Queue() #接收结果的队列: result_queue = Queue.Queue() #从BaseManager 继承的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):
pass #把两个Queue 都注岫到网络上,callable 参数关联了Queue对象:
QueueManager.register('get_task_queue',callable=lambda:task_queue)
QueueManager.register('get_result_queue',callable=lambda:result_queue) #绑定端口5000 设置验证码'123456' manager = QueueManager(address=('',5000),authkey='123456') #启动Queue:
manager.start() #获得通过网络访问的Queue对象:
task = manager.get_task_queue()
result = manager.get_result_queue() #放任务进去:
print 'put tasks ........'
shell_cmd = ['date','hostname','uptime']
print 'Put task \033[1;31;2m [%s] \033[0m..' %shell_cmd while True:
print 'get result.....'
task.put(shell_cmd)
r = result.get()
print 'Result:\033[1;32;40m %s \033[0m...' %r manager.shutdown() 客户端: #!/usr/bin/env python
#coding:utf8 import time,sys,Queue,os,commands
from multiprocessing.managers import BaseManager #创建类似的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):
pass #由于这个queuemanager 只从网络上获取queue,所以注册时只提供名字:
QueueManager.register('get_task_queue')
QueueManager.register('get_result_queue') #连接到服务器 也就是迍务器
server_addr = '10.1.10.15'
print 'Connect to server %s...' %server_addr #端口和验证码注意保持与taskmanager.py的一致
m = QueueManager(address=(server_addr,5000),authkey='123456')
#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队列取作务,并把结果写处result队列 n = task.get(timeout=1)
print n,type(n) s,v =commands.getstatusoutput("ifconfig | grep 'inet addr:'| grep -v '127.0.0.1' | cut -d: -f2 | awk '{ print $1}'")
r_dic = {v:[]}
for i in n: print 'run task \033[1;36;40m %s \033[0m' %i
r = os.popen(i).read().split('\n')[:-1]
r_dic[v].append(r)
time.sleep(1)
result.put(r_dic)
print r_dic
#处理结束:
print 'worker exit.'
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