一、进程间通信-Queue(队列)

• 只能用于同一个程序的多个进程，而且是同一个电脑。
• 队列：先进先出。
• 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。

1.1 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本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：

#coding=utf-8
from multiprocessing import Queue
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())

运行结果:

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

1.2 Queue方法

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，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)；

1.3 Queue实例

1.3.1 示例1

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：

from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random

# 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

if __name__=='__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')

运行结果：

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

1.3.2 示例2

import multiprocessing

"""
一个进程向Queue中写入数据，另外一个进程从Queue中获取数据，
通过Queue完成了 多个需要配合的进程间的数据共享，从而能够 起到 解耦的作用
"""
def download_from_web(q):
    """下载数据"""
    # 模拟从网上下载的数据
    data = [11, 22, 33, 44]

    # 向队列中写入数据
    for temp in data:
        q.put(temp)

    print("---下载器已经下载完了数据并且存入到队列中----")


def analysis_data(q):
    """数据处理"""
    waitting_analysis_data = list()
    # 从队列中获取数据
    while True:
        data = q.get()
        waitting_analysis_data.append(data)

        if q.empty():
            break

    # 模拟数据处理
    print(waitting_analysis_data)

def main():
    # 1. 创建一个队列
    q = multiprocessing.Queue()

    # 2. 创建多个进程，将队列的引用当做实参进行传递到里面
    p1 = multiprocessing.Process(target=download_from_web, args=(q,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=analysis_data, args=(q,))
    p1.start()
    p1.join()
    p2.start()
    p2.join()


if __name__ == "__main__":
    main()

运行结果：

---下载器已经下载完了数据并且存入到队列中----
[11, 22, 33, 44]