分布式進程可以布置在局域網之中，把安排的任務註冊到局域網內，不同主機之間就可以傳遞信息，從而分配任務和反饋，不過並不適合返回大量數據；

首先需要一個服務器server，用來存放數據，其他機器通過局域網內ip訪問到：

# -*- coding: utf-8 -*-
#註冊進程，manager/server
import multiprocessing
from multiprocessing.managers import BaseManager
from multiprocessing import freeze_support

# 從BaseManager繼承的QueueManager:
class
 
 QueueManager(BaseManager):
    pass

# 發送任務的隊列:
task_queue = multiprocessing.Queue()
# 接收結果的隊列:
result_queue = multiprocessing.Queue()

# 為解決__main__.<lambda> not found問題
def get_task_queue():
    return task_queue

# 為解決__main__.<lambda> not found問題
def get_result_queue():
    return result_queue


 
# 把兩個Queue都註冊到網絡上, callable參數關聯了Queue對象:
QueueManager.register(‘get_task_queue‘, callable=get_task_queue)
QueueManager.register(‘get_result_queue‘, callable=get_result_queue)
# 綁定端口5000, 設置驗證碼‘abc‘:
manager = QueueManager(address=(‘192.168.10.138‘, 5000), authkey=‘abc‘)

freeze_support()
#manager.start() 不能正常運行時，使用以下方法作為進程通信服務器
 

server = manager.get_server()
server.serve_forever()

使用server.serve_forever()來開啟進程通信服務器，本身進程就阻塞了，永遠地作為通信數據的存儲進程。
其他進程可以訪問、修改 服務器進程的通信數據來達到傳輸信息的目的。

# _*_ coding:utf-8 _*_
""" a work manager sample """
import Queue
from multiprocessing.managers import BaseManager

import time


class QueueManager(BaseManager):
    pass
    
# 從網絡上獲取Queue
QueueManager.register(‘get_task_queue‘)
QueueManager.register(‘get_result_queue‘)

# 連接服務器
server_addr = ‘192.168.10.141‘
print ‘Connect to server %s ...‘ % server_addr
manager = QueueManager(address=(server_addr, 5000), authkey=‘abc‘)
manager.connect()

# 獲取Queue對象
task = manager.get_task_queue()
result = manager.get_result_queue()

註意註冊到服務器的ip和端口要和通信服務器端的一致。

局域網內各進程間接地通過 服務器來交換信息。

python分布式進程