Pipes sind ein sehr praktisches Mittel, wenn man in Python mehrere unabhängige Prozesse (mit der multiprocessing-Bibliothek) miteinander kommunizieren lassen will.
Das Beispiel besteht aus einem Control-Process, der in Abhängigkeit von Sensordaten irgendwas regeln oder schalten soll. Die Sensordaten werden dabei von einem anderem Prozess (getSensorData) aquiriert. In unserem Fall werden Zufallszahlen im Bereich von 0..99 erzeugt, um Sensordaten zu simulieren. Dieser Prozess wird von dem Controlprozess gestartet, dabei wird auch der Name der Verbindung übergeben. Eine Pipe ist eine Verbindung in nur eine Richtung, sie hat einen Eingang (hier child_conn) und einen“Ausgang“, hier parent_conn. Sie kann nur 2 Prozesse verbinden. Sollen die Daten an mehrere Unterprozesse verteilt werden, muss man „Queue“, ebenfalls aus der bibliothek „multiprocessing“ verwenden.
In dem vorliegenden Beispiel werden die Daten verzögert abgefragt, dies soll die Pufferung der Daten durch die Pipe demonstrieren.
Hier kommt schon mal der lauffähige Quelltext (Python 3.6)
from multiprocessing import Process, Pipe, current_process
from datetime import datetime
import time, random
dta1 = 1
def getSensorData(conn,dta1):
print("getsensorData gerufen")
ctr = 0
while ctr < 10:
timestamp = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
#print("time: ",timestamp)
time.sleep(1.5)
dta_1 = random.randint(0,99)
dta_2 = random.randint(0,99)
dta_3 = random.randint(0,99)
conn.send([timestamp, dta_1,dta_2, dta_3])
ctr += 1
def Control_Proc():
p = current_process()
print('Starting:', p.name, p.pid)
parent_conn, child_conn = Pipe()
ptemp = Process(name="getSensorData", target=getSensorData,\
args=(child_conn,dta1))
ptemp.daemon = True
ptemp.start()
while(True):
while parent_conn.poll():
timestamp, data_01,data_02, data_03 \
= parent_conn.recv()
print(timestamp, " data01: ",data_01, "data_02: "\
,data_02, "data_03: ",data_03)
time.sleep(5)
if __name__ == '__main__':
Control_Proc()
so sieht das Ergebnis im Entwicklungssystem aus.
Diesen Code findet Ihr auch wieder auf Github:
https://github.com/Rellin-Entwicklung/Piping-Demos/blob/master/Piping_demo.py
