トレーディングBotをマルチプロセス化する、ほぼ最小のPython実装

マルチプロセス構造の小さな実用例です。Bot開発のお供にどうぞ。
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（記事自体は無料部分で全てです）

概要：
　価格取得 / ロジック動作 / 注文処理について、それぞれ専用のプロセスを起動し、連携して動作させます。
　プロセス間のデータのやりとりには、標準モジュールに含まれる multiprocessing.Manager という専用の仕組みを使っています。

スレッドとの違い：
　Pythonではスレッドを複数立ち上げることはできますが、ファイルの読み込みなどのI/O処理を除き、実質使えるCPUコアは1つに制限されています。
　マルチプロセス実装にすると「Websocketから大量のデータを受け取りつつ、ロジック計算もしつつ、注文も出す」という動作を同時に実行でき、トータルの反応速度を上げることができます。
　※t2.micro 等の 1CPU 環境では、スレッドに対する優位性は薄いです

下準備：
　なし。全て標準モジュールで書いてあります。

実装サンプル：
　最後の10行以外はスレッドと同じです。Pythonのこういう所は好き。

#!/usr/bin/python3
# coding: utf-8
#----------------------------------------------------------
# BTC tip先：36ds4QZByQ1PdA2MXtQ8EGg4doci5w5hky
#----------------------------------------------------------
import datetime
import random
import time
import queue

# データ受信プロセス（このサンプルではランダムウォーク）
def recv_proc(data):
    ltp = 700000
    while True:
        ltp += random.randrange(-20, 20)
        data['ticker'] = { 'ltp': ltp }
        time.sleep(0.05)

# データ処理プロセス（終値が100円動いたら取引プロセスにデータを渡す）
def calc_proc(data, cmdq):
    while 0 == len(data): time.sleep(1) # データ到着待ち
    last_ltp = 0
    while True:
        time.sleep(0.2)
        ltp = data['ticker']['ltp']
        if abs(ltp - last_ltp) > 100:
            cmdq.put((last_ltp, ltp))
            last_ltp = ltp

# 取引プロセス（データが来たら表示、5秒来ない時は'→'を表示）
def deal_proc(data, cmdq):
    while True:
        try:
            last_ltp, ltp = cmdq.get(timeout=5)
            print(datetime.datetime.now(), last_ltp, ltp,
                '↑' if ltp > last_ltp else '↓')
        except queue.Empty:
            print(datetime.datetime.now(), '→')

# 全部起動する
if __name__ == '__main__':
    import multiprocessing as mp

    # プロセス間共有情報の作成
    manager = mp.Manager()
    data    = manager.dict()
    cmdq    = manager.Queue()

    # 各プロセスの起動
    mp.Process(target=recv_proc, args=[data], daemon=True).start()
    mp.Process(target=calc_proc, args=[data, cmdq], daemon=True).start()
    mp.Process(target=deal_proc, args=[data, cmdq], daemon=True).start()
    while True: time.sleep(60)

ご武運を！