推薦：python的multiprocessing多進程通信的pipe和queue介紹
python的multiprocessing提供了IPC(Pipe和Queue)，使Python多進程并發，效率上更高。本文我們就來詳細介紹一下pipe和queue。 這兩天溫故了python的multiprocessing多進程模塊，看到的pipe和queue這兩種ipc方式，啥事ipc？ ipc就是進程間的通信模式，常用的一半是socke，

 本文我們來分享一個python的輕型的任務隊列程序，他可以讓python的分布式任務huey實現異步化任務，感興趣的朋友可以看看。

   

一個輕型的任務隊列，功能和相關的broker沒有celery強大，重在輕型，而且代碼讀起來也比較的簡單。 


關于huey的介紹:  （比celery輕型，比mrq、rq要好用 ！）

a lightweight alternative.

    written in python

    no deps outside stdlib, except redis (or roll your own backend)

    support for django

supports:

    multi-threaded task execution

    scheduled execution at a given time

    periodic execution, like a crontab

    retrying tasks that fail

    task result storage


安裝:

關于huey的api，下面有詳細的介紹及參數介紹的。

juey作為woker的時候，一些cli參數。 


常用的是:  

-l                  關于日志文件的執行 。

-w                 workers的數目，-w的數值大了，肯定是增加任務的處理能力

-p --periodic     啟動huey worker的時候，他會從tasks.py里面找到 需要crontab的任務，會派出幾個線程專門處理這些事情。 

-n                  不啟動關于crontab里面的預周期執行，只有你觸發的時候，才會執行周期星期的任務。 

--threads   意思你懂的。
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任務隊列huey 是靠著redis來實現queue的任務存儲，所以需要咱們提前先把redis-server和redis-py都裝好。 安裝的方法就不說了，自己搜搜吧。 


我們首先創建下huey的鏈接實例 :

然后就是關于任務的，也就是你想讓誰到任務隊列這個圈子里面，和celey、rq，mrq一樣，都是用tasks.py表示的。

再來一個真正去執行的 。  main.py 相當于生產者，tasks.py相當于消費者的關系。  main.py負責喂數據。

和celery、rq一樣，他的結果獲取是需要在你的config.py或者主代碼里面指明他的存儲的方式，現在huey還僅僅是支持redis，但相對他的特點和體積，這已經很足夠了 ！


只是那幾句話而已，導入RedisDataStore庫，申明下存儲的地址。

這個時候，我們在ipython再次去嘗試的時候，會發現可以獲取到tasks.py里面的return值了 其實你在main.py里面獲取的時候，他還是通過uuid從redis里面取出來的。

huey也是支持celey的延遲執行和crontab的功能 。  這些功能很是重要，可以自定義的優先級或者不用再借助linux本身的crontab。


用法很簡單，多加一個delay的時間就行了，看了下huey的源碼，他默認是立馬執行的。當然還是要看你的線程是否都是待執行的狀態了。

再來一個重試retry的介紹，huey也是有retry,這個很是實用的東西。 如果大家有看到我的上面文章關于celery重試機制的介紹，應該也能明白huey是個怎么個回事了。  是的，他其實也是在tasks里具體函數的前面做了裝飾器，裝飾器里面有個func try 異常重試的邏輯 。 大家懂的。

huey是給你反悔的機會餓 ~  也就是說，你做了deley的計劃任務后，如果你又想取消，那好看，直接revoke就可以了。

task() - 透明的裝飾器，讓你的函數變得優美點。 

periodic_task() - 這個是周期性的任務

crontab() - 啟動worker的時候，附帶的crontab的周期任務。 

BaseQueue - 任務隊列

BaseDataStore - 任務執行后，可以把 結果塞入進去。  BAseDataStore可以自己重寫。

 

官方的huey的git庫里面是提供了相關的測試代碼的： 


main.py

tasks.py

run.sh

咱們可以先clone下huey的代碼庫。 里面有個examples例子目錄，可以看到他是支持django的，但是這不是重點 ！

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