multiprocessing.Queue允许在不同的进程之间进行数据交换,使用put()方法将数据放入队列,使用get()方法从队列中取出数据。 示例:基本的生产者-消费者模型 import multiprocessing import time def producer(q): """生产者函数,向队列中放入数据""" for i in range(5): q.put(i) print(f"生产数据: {i}") ti...
使用multiprocessing.Queue 传递字典 import multiprocessing def worker(q): # 从队列中接收数据 data = q.get() print(f'Worker received: {data}') # 假设我们要修改字典并发送回去(实际上不需要,只是为了演示) data['modified'] = True q.put(data) if __name__ == '__main__': q = multiprocessi...
'''### 语法q = Queue(3)# 创建队列, 可以设置最大值## put 放q.put('你好')# 往队列中放入值,可以设置阻塞和等待时间,默认:满了再放就会阻塞等待q.put([1,2,4]) q.put(2)### 不设置等待时间,队列满了继续放# q.put(5) # 阻塞,队列满了,等待队列空了就放进去## get 拿print(q.get()...
conn1,conn2=multiprocessing.Pipe()# 管道有两端,某一端放入的东西,只能在另一端拿到 queue=multiprocessing.Queue()# 队列只有一个,放进去的东西可以在任何地方拿到。 6. 队列 Queue 可以import queue 调用 Python 内置的队列,在多线程里也有队列 from multiprocessing import Queue。下面提及的都是多线程的队列。
对于一些计算密集性的任务,使用Python from multiprocessingimportQueue,Process,Poolimportosimporttimeimportnumpyasnp defwrite_queue(q,i):print(f'Begin process ({os.getpid()})')cur_value=i*i q.put(cur_value)defread_queue(q,num_sample):val_list=[]whileTrue:v=q.get(True)val_list.append(v)...
])1. 进程间通信：通过Queue、Pipe和Manager等方式进行数据共享和同步 Queue：进程间的共享队列。通过Queue类实现。它是一个简单的多进程数据管道，能够在多个进程间共享数据。from multiprocessing import Process, Queuedefworker(queue):whileTrue: item = queue.get()if item isNone:break# do_work(item) ...
from multiprocessing import Process, Queue def f(q): ''' q: a Queue ''' print('parent process:', os.getppid()) print('process id:', os.getpid()) # Add elements to the queue. q.put([42, None, 'hello']) if __name__ == '__main__': ...
创建进程 multiprocessing.Process() 自定义Process子类 进程池 multiprocessing.Pool() 多进程队列 multiprocessing.Queue() (梦回操作系统) 线程 ⑴ 创建线程 threading.Thread() threading.Thread([target] [,name] [,args] [,kwargs]) 参数: target:可调用对象。启动线程后,Thread类中的run()方法会自动调用这个...
frommultiprocessingimportQueueq=Queue(3)q.put('消息1')print('加入成功')q.put('消息2')print('加入成功')q.put('消息3')print('加入成功')q.put('消息4')print('加入成功') 消息队列已满,就需要等待。 相应的方法: ①put(item [ , block [, timeout]]) ...