python 分布式进程体验

抽了点时间体验了一把python　分布式进程，有点像分布式计算的意思，不过我现在还没有这个需求，先把简单体验的脚本发出来，供路过的各位高手指教
注：需要先下载multiprocessing 的python包支持才行。
管理端：
cat  task_manager.py　　
#!/usr/bin/env python
#coding:utf8

import random,time,Queue,json
from multiprocessing.managers import BaseManager

#发送任务的队列:

task_queue = Queue.Queue()

#接收结果的队列:

result_queue = Queue.Queue()

#从BaseManager 继承的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):
    pass

#把两个Queue　都注岫到网络上，callable　参数关联了Queue对象：
QueueManager.register(‘get_task_queue‘,callable=lambda:task_queue)
QueueManager.register(‘get_result_queue‘,callable=lambda:result_queue)

#绑定端口５０００　设置验证码‘123456‘

manager = QueueManager(address=(‘‘,5000),authkey=‘123456‘)

#启动Queue:
manager.start()

#获得通过网络访问的Queue对象:
task = manager.get_task_queue()
result = manager.get_result_queue()

#放任务进去:
print ‘put tasks ........‘
shell_cmd = [‘date‘,‘hostname‘,‘uptime‘]
print ‘Put task \033[1;31;2m [%s] \033[0m..‘ %shell_cmd

while True:
    print ‘get result.....‘
    task.put(shell_cmd)
    r = result.get()
    print ‘Result:\033[1;32;40m %s \033[0m...‘ %r

manager.shutdown()

客户端：

#!/usr/bin/env python
#coding:utf8

import time,sys,Queue,os,commands
from multiprocessing.managers import BaseManager

#创建类似的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):
    pass

#由于这个queuemanager 只从网络上获取queue，所以注册时只提供名字：
QueueManager.register(‘get_task_queue‘)
QueueManager.register(‘get_result_queue‘)

#连接到服务器 也就是迍务器
server_addr = ‘10.1.10.15‘
print ‘Connect to server %s...‘ %server_addr

#端口和验证码注意保持与taskmanager.py的一致
m = QueueManager(address=(server_addr,5000),authkey=‘123456‘)
#从网络连接
m.connect()
#获取Queue的对象
task = m.get_task_queue()
result = m.get_result_queue()

#从task队列取作务，并把结果写处result队列

n = task.get(timeout=1)
print n,type(n)

s,v =commands.getstatusoutput("ifconfig  | grep ‘inet addr:‘| grep -v ‘127.0.0.1‘ | cut -d: -f2 | awk ‘{ print $1}‘")
r_dic = {v:[]}
for i in n:

    print ‘run task \033[1;36;40m %s \033[0m‘ %i
    r = os.popen(i).read().split(‘\n‘)[:-1]
    r_dic[v].append(r)
    time.sleep(1)
result.put(r_dic)
print r_dic
#处理结束:
print ‘worker exit.‘