python中demo有什么用

這篇文章將為大家詳細講解有關python中demo有什么用，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

DEMO是"demonstration"的縮寫。DEMO的中文含意為“示范”、“展示”、“樣片”、“樣稿”、“原型”，常被用來稱呼具有示范或展示功能及意味的事物。

例：python簡單分布式demo

A服務器是master，B服務器為worker。

A服務器上執行taskManger.py

# coding:utf-8

import random,time,Queue
from multiprocessing.managers import BaseManager
#實現第一步：建立task_queue和result_queue，用來存放任務和結果

task_queue=Queue.Queue()
result_queue=Queue.Queue()

class Queuemanager(BaseManager):
    pass
#實現第二步：把創建的兩個隊列注冊在網絡上，利用register方法，callable參數關聯了Queue對象，
# 將Queue對象在網絡中暴露
Queuemanager.register('get_task_queue',callable=lambda:task_queue)
Queuemanager.register('get_result_queue',callable=lambda:result_queue)

#實現第三步：綁定端口8001，設置驗證口令‘qiye’。這個相當于對象的初始化
manager=Queuemanager(address=('',8001),authkey='lsf')

#實現第四步：啟動管理，監聽信息通道
manager.start()

#實現第五步：通過管理實例的方法獲得通過網絡訪問的Queue對象
task=manager.get_task_queue()
result=manager.get_result_queue()

#實現第六步：添加任務
for url in ["ImageUrl_"+str(i) for i in range(10)]:
    print 'put task %s ...' %url
    task.put(url)
#獲取返回結果
print 'try get result...'
for i in range(10):
    print 'result is %s' %result.get(timeout=10)
#關閉管理
manager.shutdown()

B服務器上執行worker的腳本taskWorker.py

#coding:utf-8
import time
from multiprocessing.managers import BaseManager


# 創建類似的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):
    pass

# 實現第一步：使用QueueManager注冊獲取Queue的方法名稱
QueueManager.register('get_task_queue')
QueueManager.register('get_result_queue')
# 實現第二步：連接到服務器:
server_addr = '127.0.0.1'
print('Connect to server %s...' % server_addr)
# 端口和驗證口令注意保持與服務進程設置的完全一致:
m = QueueManager(address=(server_addr, 8001), authkey='lsf')
# 從網絡連接:
m.connect()
# 實現第三步：獲取Queue的對象:
task = m.get_task_queue()
result = m.get_result_queue()
# 實現第四步：從task隊列取任務,并把結果寫入result隊列:
while(not task.empty()):
        image_url = task.get(True,timeout=5)
        print('run task download %s...' % image_url)
        time.sleep(1)
        result.put('%s--->success'%image_url)

# 處理結束:
print('worker exit.')

關于python中demo有什么用就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。