Python跨服务器通信注意事项
Python可以使用multiprocessing模块实现跨服务器消息通信的功能，消息以队列的形式传播，这个就类似于RabitMQ了，首先是新建一个接受消息的主应用master.py，代码如下：
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Distributed processing task_master
'''
import random, time, queue
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()
def return_task_queue():
global task_queue
return task_queue
def return_result_queue():
global result_queue
return result_queue
class QueueManager(BaseManager):
pass
if __name__ == "__main__":
# 把两个队列注册到网上
QueueManager.register('get_task_queue', callable=return_task_queue)
QueueManager.register('get_result_queue', callable=return_result_queue)
# 绑定服务器地址和端口5000，设置验证码'abc'
#注意这里的ip不要填写服务器的公有ip，而要填写私有ip，否则会提示“OSError:[WinError 10049] 在其上下文中，该请求的地址无效。”错误信息
manager = QueueManager(address=('172.18.167.198', 5000), authkey=b'abc')
# 启动队列
manager.start()
# 获得通过网络访问的队列对象
task = manager.get_task_queue()
result = manager.get_result_queue()
# 放几个任务进去
for i in range(10):
n = random.randint(0, 10000)
print('Put TASK %d...' % n)
task.put(n)
# 从result队列读取结果
print('Try get results...')
while True:
if(result.qsize()>0):
r = result.get(timeout=10)
print('Result: %s' % r)
if(r=='exit'):
break
#for i in range(10):
# r = result.get(timeout=10)
# print('Result: %s' % r)
# 关闭
manager.shutdown()
print('master exit.')
然后再新建一个子服务 worker.py，代码如下：
import time, sys, queue
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，也就是运行task_master.py的机器:
#这里请填写服务器的共有ip
server_addr = 'x.x.x.x'
print('Connect to server %s...' % server_addr)
# 端口和验证码注意保持与task_master.py设置的完全一致:
m = QueueManager(address=(server_addr, 5000), authkey=b'abc')
# 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队列取任务,并把结果写入result队列:
for i in range(10):
try:
n = task.get(timeout=1)
print('run task %d * %d...' % (n, n))
r = '%d * %d = %d' % (n, n, n*n)
time.sleep(1)
result.put(r)
except Queue.Empty:
print('task queue is empty.')
# 处理结束:
result.put('exit')
print('worker exit.')
然后把master.py放到服务器上执行，worker.py在本地执行
服务器上的执行结果如下：
本地执行结果如下：
这里需要注意的是服务器端的代码QueueManager绑定的ip地址要填服务器的私有ip，本地跑的代码QueueManager绑定的ip为服务器的公有ip