如何将此Python代码更改为多进程而不是多线程？

下面的Python代码连接到许多服务器，从每个服务器获取一些信息并返回结果。它当前为每个连接启动一个单独的线程。我想了解每个连接使用单独的进程而不是线程对性能的影响。这个代码可以很容易地更改为使用进程而不是线程吗？我到底需要做什么？如果有风险，风险是什么

Python 2.6/Linux平台

class ServerInfoGetter(threading.Thread):

    def __init__(self, host, port=DEFAULT_PORT, timeout=15):
        self.host = host
        self.timeout = timeout
        self.port = port
        self.result = None
        threading.Thread.__init__(self)

    def get_result(self):
        return self.result

    def run(self):
        try:
            serv_check = ServCheck(self.host, \
                                    port=self.port, \
                                    timeout=self.timeout)
            serv_check.get_info()
            self.result = serv_check
        except Exception, err:
            logging.debug("Could not run ServCheck for : %s %s",self.host, err)


def process_hosts(hosts_and_ports):

    def producer(queue, hosts_and_ports):
        for host, ports in hosts_and_ports.items():
            for  port in ports:
                logging.info("processing host: %s:%s", host, port)
                thread = ServerInfoGetter(str(host), port)
                thread.start()
                queue.put(thread, True) # True so block until slot available

    results = []

    def consumer(queue, total_checks):
        while len(results) < total_checks:
            thread = queue.get(True)
            thread.join()
            results.append(thread.get_result())

    logging.info("processing hosts")
    queue = Queue(QUEUE_SIZE)
    prod_thread = threading.Thread(target=producer,
                                    args=(queue,
                                    hosts_and_ports))

    cons_thread = threading.Thread(target=consumer,
                                    args=(queue,
                                    calculate_total_checks(hosts_and_ports)))
    prod_thread.start()
    cons_thread.start()
    prod_thread.join()
    cons_thread.join()
    return results

classserverinfogetter（threading.Thread）：
def u u init（self，host，port=DEFAULT_port，timeout=15）：
self.host=host
self.timeout=超时
self.port=端口
self.result=None
threading.Thread.\uuuuu init\uuuuuu（自）
def get_结果（自身）：
返回自我结果
def运行（自）：
尝试：
serv_check=ServCheck（self.host\
端口=self.port\
超时=自身。超时）
服务检查。获取信息（）
self.result=服务检查
除例外情况外，错误：
logging.debug（“无法为%s%s运行ServCheck”，self.host，错误）
def进程_主机（主机_和_端口）：
def生产者（队列、主机和端口）：
对于主机，主机中的端口\u和\u端口。项（）
对于端口中的端口：
logging.info（“处理主机：%s:%s”，主机，端口）
thread=ServerInfoGetter（str（主机），端口）
thread.start（）
queue.put（thread，True）#True，因此阻塞直到插槽可用
结果=[]
def消费者（队列、总检查）：
而len（results）

您是否考虑过使用单进程和单线程，例如使用？

---

只有当os.fork可用时，多进程选项才可能相当容易……

您是否考虑过使用单进程和单线程，例如使用？ 只有当os.fork可用时，多进程选项才可能相当简单。…

如中所述：

多处理

是一个软件包，它支持使用类似于

线程化

模块的API生成进程。[…]在

多处理

中，通过创建

进程

对象，然后调用其

start（）

方法生成进程。进程遵循

线程的API。线程

因此，基本上，您只需将所有
threading.Thread
对象替换为
multiprocessing.Process
对象（同样，队列需要替换为
multiprocessing.queue
对象）

至少，看起来是这样的。然而，在实践中，所有需要跨越
处理
边界的对象都必须是对象。否则，它们将永远不会跨线程更新

这包括
self.host
，
self.timeout
，
self.port
，
self.result
，如果您只想修改
ServerInfoGetter
类。阅读多处理文档的其余部分，了解需要使用的其他数据类型

另外，作为旁注，我不确定Linux上的Python2.6是否会有问题，但对于Windows上的Python2.7，idle和交互式解释器在多处理方面都有问题（至少对我来说是这样）。当直接使用python或pythonw可执行文件执行脚本时，这些问题就消失了更新-我的Slackware box上的python 2.5.1没有这个问题，所以您在交互模式下也可以。。。虽然winwaed不是，但谁知道呢…？
正如它在：

多处理
是一个软件包，它支持使用类似于
线程化
模块的API生成进程。[…]在
多处理
中，通过创建
进程
对象，然后调用其
start（）
方法生成进程。进程遵循
线程的API。线程

因此，基本上，您只需将所有
threading.Thread
对象替换为
multiprocessing.Process
对象（同样，队列需要替换为
multiprocessing.queue
对象）

至少，看起来是这样的。然而，在实践中，所有需要跨越
处理
边界的对象都必须是对象。否则，它们将永远不会跨线程更新

这包括
self.host
，
self.timeout
，
self.port
，
self.result
，如果您只想修改
ServerInfoGetter
类。阅读多处理文档的其余部分，了解需要使用的其他数据类型

另外，作为旁注，我不确定Linux上的Python2.6是否会有问题，但对于Windows上的Python2.7，idle和交互式解释器在多处理方面都有问题（至少对我来说是这样）。当直接使用python或pythonw可执行文件执行脚本时，这些问题就消失了更新-我的Slackware box上的python 2.5.1没有这个问题，所以您在交互模式下也可以。。。虽然winwaed不是，但谁知道…？
对不起，我应该说我在用蟒蛇