进程间通信 - Queue
Process 之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。
例如：在程序中我们可以使用文件、消息队列（Queue）等。
Queue的使用
可以使用 multiprocessing 模块的 Queue 实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息队列程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：
from multiprocessing import Queue
def queue_test():
q = Queue(3) #初始化一个Queue对象，最多可接收三条put消息
q.put("消息1")
q.put("消息2")
print(q.full()) #False
q.put("消息3")
print(q.full()) #True
#因为消息列队已满下面的try都会抛出异常，第一个try会等待2秒后再抛出异常，第二个Try会立刻抛出异常
try:
q.put("消息4",True,2)
except:
print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())
try:
q.put_nowait("消息4")
except:
print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())
#推荐的方式，先判断消息列队是否已满，再写入
if not q.full():
q.put_nowait("消息4")
#读取消息时，先判断消息列队是否为空，再读取
if not q.empty():
for i in range(q.qsize()):
print(q.get_nowait())
def main():
queue_test()
if __name__ == "__main__"
main()
运行结果：
代码语言：javascript复制False
True
消息列队已满，现有消息数量:3
消息列队已满，现有消息数量:3
消息1
消息2
消息3
说明
初始化 Queue()对象时（例如：q = Queue()），若括号中没有指定最大可接收的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接受的消息数量没有上限（直到内存的尽头）；
Queue.qsize()：返回当前队列包含的消息数量；Queue.empty()：如果队列为空，返回True，反之False ；Queue.full()：如果队列满了，返回True，反之False；Queue.get([block[, timeout]])：获取队列中的一条消息，然后将其从列队中移除，block默认值为True；
1）如果 block 使用默认值 True，且没有设置 timeout（单位秒），消息列队如果为空，此时程序将被阻塞（停在读取状态），直到从消息列队读到消息为止，如果设置了 timeout，则会等待 timeout 秒，若还没读取到任何消息，则抛出 "Queue.Empty" 异常；
2）如果block值为False，消息列队如果为空，则会立刻抛出"Queue.Empty"异常；
Queue.get_nowait()：相当Queue.get(False)；Queue.put(item,[block[, timeout]])：将item消息写入队列，block默认值为True；
1）如果 block 使用默认值，且没有设置 timeout（单位秒），消息列队如果已经没有空间可写入，此时程序将被阻塞（停在写入状态），直到从消息列队腾出空间为止，如果设置了 timeout，则会等待 timeout 秒，若还没空间，则抛出 "Queue.Full" 异常；
2）如果 block 值为 False，消息列队如果没有空间可写入，则会立刻抛出 "Queue.Full" 异常；
Queue.put_nowait(item)：相当Queue.put(item, False)；
Queue实例
我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：
代码语言：javascript复制import os, time, random
from multiprocessing import Process, Queue
# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())
# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)
time.sleep(random.random())
else:
break
def main():
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw，写入:
pw.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# 启动子进程pr，读取:
pr.start()
pr.join()
# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
print('')
print('所有数据都写入并且读完')
if __name__=='__main__':
main()
运行结果：
代码语言：javascript复制Put A to queue...
Put B to queue...
Put C to queue...
Get A from queue.
Get B from queue.
Get C from queue.
所有数据都写入并且读完
[Finished in 4.0s]
进程池Pool
当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用 multiprocessing 中的 Process 动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。
初始化 Pool 时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到 Pool 中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会用之前的进程来执行新的任务，请看下面的实例：
# -*- coding:utf-8 -*-
import os, time, random
from multiprocessing import Pool
def worker(msg):
t_start = time.time()
print("%s开始执行,进程号为%d" % (msg,os.getpid()))
# random.random()随机生成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random()*2)
t_stop = time.time()
print(msg,"执行完毕，耗时%0.2fn" % (t_stop-t_start))
def main():
po = Pool(3) # 定义一个进程池，最大进程数3
for i in range(0,10):
# Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
# 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
po.apply_async(worker,(i,))
print("----start----")
po.close() # 关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join() # 等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
print("-----end-----")
if __name__ == "__main__":
main()
运行结果：
代码语言：javascript复制----start----
2开始执行,进程号为3248
2 执行完毕，耗时0.40
3开始执行,进程号为3248
3 执行完毕，耗时0.60
4开始执行,进程号为3248
4 执行完毕，耗时0.76
8开始执行,进程号为3248
8 执行完毕，耗时0.85
1开始执行,进程号为12656
1 执行完毕，耗时1.07
5开始执行,进程号为12656
5 执行完毕，耗时0.26
6开始执行,进程号为12656
6 执行完毕，耗时1.08
9开始执行,进程号为12656
9 执行完毕，耗时0.37
0开始执行,进程号为3656
0 执行完毕，耗时1.45
7开始执行,进程号为3656
7 执行完毕，耗时1.82
-----end-----
[Finished in 3.6s]
Pool常用函数解析
- apply_async(func[, args[, kwds]]) ：使用非阻塞方式调用
func（并行执行，堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程），args为传递给func的参数列表，kwds为传递给func的关键字参数列表 - close()：关闭Pool，使其不再接受新的任务
- terminate()：不管任务是否完成，立即终止
- join()：主进程阻塞，等待子进程的退出， 必须在
close或terminate之后使用
进程池中的Queue
如果要使用 Pool 创建进程，就需要使用 multiprocessing.Manager() 中的 Queue()，而不是multiprocessing.Queue()，否则会得到一条如下的错误信息：
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.
下面的实例演示了进程池中的进程如何通信：
代码语言：javascript复制# -*- coding:utf-8 -*-
import os,time,random
from multiprocessing import Manager,Pool
def reader(q):
print("reader启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
for i in range(q.qsize()):
print("reader从Queue获取到消息：%s" % q.get(True))
def writer(q):
print("writer启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
for i in "ithui":
q.put(i)
def main():
print("(%s) start" % os.getpid())
q = Manager().Queue() # 使用Manager中的Queue
po = Pool()
po.apply_async(writer, (q,))
time.sleep(1) # 先让上面的任务向Queue存入数据，然后再让下面的任务开始从中取数据
po.apply_async(reader, (q,))
po.close()
po.join()
print("(%s) End" % os.getpid())
if __name__=="__main__":
main()
运行结果：
代码语言：javascript复制(3248) start
writer启动(8684),父进程为(3248)
reader启动(13248),父进程为(3248)
reader从Queue获取到消息：i
reader从Queue获取到消息：t
reader从Queue获取到消息：h
reader从Queue获取到消息：u
reader从Queue获取到消息：i
(3248) End
[Finished in 1.4s]
