python进程通信案例

以下是一个使用管道进行进程间通信的 Python 示例：

from multiprocessing import Process, Pipe

def sender(pipe):
    # 向管道中发送数据
    pipe.send('Hello, receiver!')

def receiver(pipe):
    # 从管道中接收数据
    message = pipe.recv()
    print(f'Received message: {message}')

if __name__ == '__main__':
    # 创建管道
    sender_pipe, receiver_pipe = Pipe()

    # 创建两个进程，一个发送进程，一个接收进程
    p1 = Process(target=sender, args=(sender_pipe,))
    p2 = Process(target=receiver, args=(receiver_pipe,))

    # 启动进程
    p1.start()
    p2.start()

    # 等待进程结束
    p1.join()
    p2.join()

在上述示例中，我们创建了两个进程，一个发送进程和一个接收进程。发送进程向管道中发送一个消息，接收进程从管道中接收这个消息，并输出到控制台上。在这个示例中，我们使用了 `Pipe` 类来创建管道进行进程间通信。

相关问题

python多线程和多进程的案例

多线程和多进程都是Python中常用的并发编程方式，下面分别给出一个简单的案例进行说明。

## 多线程案例

import threading

def print_num(num):
    for i in range(num):
        print(i)

if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=print_num, args=(5,))
    t2 = threading.Thread(target=print_num, args=(5,))
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

以上代码创建了两个线程，分别执行`print_num`函数打印数字。`start()`方法启动线程，`join()`方法等待线程执行完毕。由于Python的GIL锁机制，多线程并不能利用多核CPU，并发性能相对于多进程较低。

## 多进程案例

from multiprocessing import Process

def print_num(num):
    for i in range(num):
        print(i)

if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=print_num, args=(5,))
    p2 = Process(target=print_num, args=(5,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

以上代码创建了两个进程，分别执行`print_num`函数打印数字。`start()`方法启动进程，`join()`方法等待进程执行完毕。由于多进程可以利用多核CPU，因此相对于多线程具有更好的并发性能。但是多进程会涉及到进程间通信、资源共享等问题，需要注意处理。