await asyncio.sleep(1) # 模拟任务处理时间 queue.task_done() async def main(): # 创建一个队列 q = queue.Queue() # 创建多个工作者协程 num_workers = 3 workers = [] for _ in range(num_workers): worker_coro = worker(q) workers.append(worker_coro) # 启动工作者协程 await asyncio...
importqueueimportthreadingdefworker(q):whileTrue:item=q.get()ifitemisNone:breakprint(item)# 处理队列中的元素q=queue.Queue()t=threading.Thread(target=worker,args=(q,))t.start()# 向队列中添加元素q.put('Task 1')q.put('Task 2')# 通知另一个线程退出循环q.put(None)# 等待其他线程结束t.j...
Process(target=worker, args=(conn2,)).start() foriinrange(times): conn1.send(test_data) queue 测试代码 frommultiprocessingimportProcess, Queue, Pipe importtime, os importrandom size =int(input("data size:")) times =int(input("test times:")) test_data = [[random.randint(0,1000)fori...
from rq import Queue, Worker redis = Redis() queue = Queue('queue_name') # Start a worker with a custom name worker = Worker([queue], connection=redis, name='foo') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 检索worker信息 在版本0.10.0中更新。 Worker实例将其运行时信息存储在Redis中。以下是检索...
在Hello World中,已经学会如何发送和接收消息,但是在实际的应用过程中,并不是简单的接收和发送。例如:当我们有复杂需求,我们需要提升效率,毕竟只有一个消费者难免处理不过来,就如官网中所提到的一样——在这篇教程中,将创建一个工作队列(Work Queue),它会发送一些耗时的任务给多个工作者(Worker)。
return self.dispatched_task_queue def get_finished_task_queue(self): return self.finished_task_queue #开始任务 def start(self): # 把派发作业队列和完成作业队列注册到网络上 BaseManager.register('get_dispatched_task_queue', callable=self.get_dispatched_task_queue) ...
queue='hello') Using this code we can be sure that even if you kill a worker using CTRL+C while it was processing a message, nothing will be lost. Soon after the worker dies all unacknowledged messages will be redelivered 消息持久化 ...
else:result=self.func(item)self.out_queue.put(result)self.work_done+=1download_queue=MyQueue()resize_queue=MyQueue()upload_queue=MyQueue()done_queue=MyQueue()threads=[Worker(download,download_queue,resize_queue),Worker(resize,resize_queue,upload_queue),Worker(upload,upload_queue,done_queue),...
def worker(): while True: print('Worker thread running') time.sleep(1) # 创建守护线程 t = threading.Thread(target=worker, daemon=True) # 启动线程 t.start() # 主线程执行一些操作 print('Main thread running') time.sleep(5) print('Main thread finished') ...
在多进程编程中,进程之间通常需要进行数据传递和通信。Python提供了多种进程间通信的方式,如队列(Queue)、管道(Pipe)和共享内存(Shared Memory)。以下是一个使用队列进行进程间通信的示例: 代码语言:javascript 复制 importmultiprocessing defworker(queue,data):result=data*2queue.put(result)if__name__=="__main...