Python多进程之Queue管道

详解Python中的多进程、进程间通信(队列和管道) - multiprocessing、Process、Pool、Queue、Pipe详解 其他关于Python的总结文章请访问:https://blog.youkuaiyun.com/qq_38962621/category_10299380.html 详解Python中的多进程、进程间通信(队列和管道) - multiprocessing、Process、Pool、Queue、Pipe详解 计算机执行任务都是多任务同步执行的,比如使用浏览器浏览网页是一个任务,同时使用编辑器写代码又是一个任务,计算机还有好多的后台任务,这些任务都是同时进行的。对于多核CUP来说,不同的任务可以被调度到多个核上平行进行,但是 阅读详情
from multiprocessing import Process, Queue
# 导入进程的队列模块,跟线程里的是不一样

def f(q):
    q.put([42,None,'hello'])
    q.put('test')

if __name__ == '__main__':
    # 生成一个队列,然后将队列传给子进程,然后父进程就可以访问这个子进程操作后的队列
    q = Queue()
    p = Process(target=f,args=(q,))
    p.start()
    print(q.get())
    # print(q.get())
    p.join()
# 这里实现就是主进程访问子进程里面的数据,通过队列
Python多进程编程-进程间协作(Queue、Lock、Semaphore、Event、Pipe) 进程与进程之间是相互独立的,互不干扰。如果多进程之间需要对同一资源操作,就需要进程间共享变量,上一篇文章介绍了进程间共享数据的三大类Value、Array、Manager,这三种类的主要区别在于管理的数据类型不同。解决了进程间共享数据的问题,又有新的问题产生,那就是当多进程同时对一个共享资源进行写操作时,容易造成数据混乱。如何解决这一问题呢?这就需要进程间相互协同。 进程间相互协同的方式有如下几 阅读详情

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