#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一
台机器的多个CPU上。
Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上
'''
# 如果我们已经有一个通过Queue通信的多进程程序在同一台机器上运行，现在，由于处理任务的进程任务繁重，希望把发送任务的进程
# 和处理任务的进程分布到两台机器上。怎么用分布式进程实现？
#
# 原有的Queue可以继续使用，但是，通过managers模块把Queue通过网络暴露出去，就可以让其他机器的进程访问Queue了。
# task_master.py task_worker.py
02fbfb16bf013c6fb4af785a3c1d2e123f0fa24d
<mask token>

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一
台机器的多个CPU上。
Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上
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# 如果我们已经有一个通过Queue通信的多进程程序在同一台机器上运行，现在，由于处理任务的进程任务繁重，希望把发送任务的进程
# 和处理任务的进程分布到两台机器上。怎么用分布式进程实现？
#
# 原有的Queue可以继续使用，但是，通过managers模块把Queue通过网络暴露出去，就可以让其他机器的进程访问Queue了。
# task_master.py task_worker.py