Python的multiprocessing,Queue，Process

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在多线程multiprocessing模块中，有两个类，Queue（队列）和Process（进程）；

在Queue.py中也有一个Queue类，这两个Queue的区别？

from multiprocessing import Queue,Process引入multiprocessing模块中的队列和进程类

队列Queue：

Queue是python中的标准库，可以直接import引用在队列中；Queue.Queue(maxsize)创建队列对象，如果不提供maxsize，则队列数无限制。

# _*_ encoding:utf-8 _*_
import Queueq = Queue.Queue(10)
q.put('SB')
q.put('You')
print (q.get())
print (q.get())

当一个队列为空的时候，用get取回堵塞，所以一般取队列的时候会用，get_nowait()方法，这个方法在向一个空队列取值的时候会抛一个Empty异常，所以一般会先判断队列是否为空，如果不为空则取值；

不阻塞的方式取队列

判断队列是否为空，为空返回True，不为空返回False

返回队列的长度

Queue.get([block[, timeout]]) 获取队列，timeout等待时间
Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
非阻塞 Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间
Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)

Multiprocessing中使用子进程的概念Process：

from multiprocessing import Process

可以通过Process来构造一个子进程

p=Process(target=fun,args=(args))

再通过p.start()来启动子进程

再通过p.join()方法来使得子进程运行结束后再执行父进程

在multiprocessing中使用pool：

如果需要多个子进程时可以考虑使用进程池（pool）来管理

Pool创建子进程的方法与Process不同，是通过p.apply_async(func,args=(args))实现，一个池子里能同时运行的任务是取决你电脑CPU的数量，如果是4个CPU，那么会有task0，task1，task2，task3同时启动，task4需要在某个进程结束后才开始。

多个子进程间的通信：

多个子进程间的通信就要采用第一步中的队列Queue，比如，有以下需求，一个子进程向队列中写数据，另一个进程从队列中取数据，

# _*_ encoding:utf-8 _*_from multiprocessing import Process,Queue,Pool,Pipe
import os,time,random#写数据进程执行的代码：
def write(p):
for value in ['A','B','C']:
print ('Write---Before Put value---Put %s to queue...' % value)
p.put(value)
print ('Write---After Put value')
time.sleep(random.random())
print ('Write---After sleep')#读数据进程执行的代码：
def read(p):
while True:
print ('Read---Before get value')
value = p.get(True)
print ('Read---After get value---Get %s from queue.' % value)if __name__ == '__main__':
#父进程创建Queue，并传给各个子进程：
p = Queue()
pw = Process(target=write,args=(p,))
pr = Process(target=read,args=(p,))
#启动子进程pw，写入：
pw.start()
#启动子进程pr，读取:
pr.start()
#等待pw结束：
pw.join()
#pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止：
pr.terminate()