【已解决】Python运行Queue报错ImportError: cannot import name 'Empty'

朋友跑Queue报错,我也看了代码。

想来想去想不明白....

下面提供源程序

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


def proc_write(q, urls):
    print ('Process(%s) is writing ...' % os.getpid())
    for url in urls:
        q.put(url)
        print ('put %s to queue ...' % url)
        time.sleep(random.random())


def proc_read(q):
    print ('Process(%s) is reading ...' % os.getpid())
    while True:

        url = q.get(True)
        print('Get %s  from queue.' % url)


if __name__ == "__main__":
    q = Queue()
    proc_write1 = Process(target=proc_write, args=(q, ['url_1','url_2','url_3']))
    p
<think>嗯,用户遇到了ImportError,无法导入shared_memory的问题。首先,我需要回想一下Python中关于共享内存的模块。记得在Python 3.8及以上版本,multiprocessing模块引入了shared_memory这个子模块。所以,用户的Python版本可能太低了。 接下来,用户可能需要检查他们的Python版本。如果他们使用的是低于3.8的版本,升级Python应该能解决这个问题。不过,用户可能因为项目依赖等原因无法升级,这时候可能需要找替代方案,比如使用其他多进程通信方式,或者安装backport库。 然后,考虑安装问题。有时候即使Python版本正确,也可能因为环境配置错误导致模块无法导入。比如,虚拟环境中没有正确安装依赖,或者存在多个Python版本导致混淆。这时候建议用户确认当前使用的Python解释器路径是否正确,或者尝试重新安装Python。 另外,用户提到的错误信息中提到了torch的DataLoader相关代码,可能是在使用PyTorch时遇到的问题。需要确认PyTorch的版本是否与Python版本兼容。PyTorch的某些版本可能需要特定Python版本的支持,如果PyTorch版本过旧,也可能引发兼容性问题。 还有用户之前遇到的类似问题,比如安装包缺失,比如引用[3]中的ModuleNotFoundError,用户可能需要安装特定的包。但在这里,shared_memory是Python标准库的一部分,所以不需要额外安装,除非使用了第三方实现。不过,如果用户的环境有问题,可能需要通过pip安装某些补丁包,但通常这种情况较少。 另外,用户可能在代码中错误地引用了shared_memory模块。正确的导入方式应该是from multiprocessing import shared_memory,或者在某些情况下可能需要使用其他导入方式。需要检查用户的代码是否有拼写错误或错误的导入路径。 还有可能用户的操作系统环境影响了multiprocessing模块的正常工作,比如某些Unix系统或Windows系统下的权限问题,但这通常不会导致ImportError,而是运行时错误。 总结下来,解决步骤应该是: 1. 确认Python版本是否为3.8+。 2. 如果版本过低,升级Python或使用替代方案。 3. 检查代码中的导入语句是否正确。 4. 确认环境配置正确,没有多个Python版本冲突。 5. 检查PyTorch和其他相关库的版本兼容性。 6. 尝试重新安装Python或创建新的虚拟环境。 另外,根据用户提供的引用,之前的问题中提到了安装包的方法,可能需要提醒用户如果需要安装任何缺失的包,可以使用清华镜像源加速安装。不过在这里,shared_memory是标准库,所以不需要额外安装,但可能需要处理环境配置的问题。</think>### 解决 ImportError: cannot import name 'shared_memory' 的方法 #### 1. **确认 Python 版本** `shared_memory` 是 Python 3.8+ 中引入的 `multiprocessing` 模块的子模块。若 Python 版本低于 3.8,会触发此错误。 - **检查版本**: ```bash python --version ``` - **解决方案**: - 升级到 Python 3.8 或更高版本[^1]。 - 若无法升级,改用其他多进程通信方式(如 `Queue`、`Pipe` 或第三方库 `multiprocess`)。 #### 2. **检查模块导入方式** 确认代码中导入语句是否正确: ```python from multiprocessing import shared_memory # 正确方式 ``` 若尝试从非标准路径导入(如 `torch` 或其他库),需检查库的兼容性。 #### 3. **环境冲突排查** - **虚拟环境问题**:确保在激活的虚拟环境中使用正确的 Python 版本。 ```bash # 创建新虚拟环境(示例) python3.9 -m venv myenv source myenv/bin/activate ``` - **多版本 Python 冲突**:通过绝对路径调用解释器: ```bash /usr/local/bin/python3.9 your_script.py ``` #### 4. **PyTorch 兼容性问题** 若错误出现在 PyTorch 代码中(如引用[2]的 `DataLoader` 相关代码): - **升级 PyTorch**:确保 PyTorch 版本与 Python 3.8+ 兼容。 ```bash pip install torch --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` #### 5. **重装 Python 标准库** 若 Python 版本正确但模块仍缺失,可能是标准库损坏: - **重新安装 Python** 或修复安装包。 --- ### 替代方案(Python <3.8) 若无法升级 Python,可使用以下方法模拟共享内存: ```python # 使用 multiprocess 库(第三方扩展) pip install multiprocess -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple from multiprocess import shared_memory # 注意库名为 multiprocess ``` --- ### 总结步骤 1. **升级 Python 到 3.8+** ➔ 直接支持 `shared_memory`。 2. **检查导入语句和环境** ➔ 避免路径或版本混淆。 3. **使用替代库或通信方式** ➔ 兼容旧版本 Python
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