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python - multiprocessing.Queue 和 Queue.Queue 有什么不同?

coder 2023-08-17 原文

如果我使用 Queue.Queue,那么我的 read() 函数不起作用,为什么?但是,如果我使用 multiprocessing.Queue,它运行良好:

from multiprocessing import Pool, Process, Queue 
import os, time
# from Queue import Queue 

def write(q): 
    for v in ['A', 'B', 'C']: 
        print 'Put %s to queue ' % v 
        q.put_nowait(v) 
        time.sleep(0.2) 

def read(q): 
    while 1: 
        if not q.empty(): 
            v = q.get(True) 
            print "Get %s from queue" % v 
            time.sleep(0.2) 
        else: 
            break 

if __name__ == '__main__': 
    q = Queue() 
    pw = Process(target=write, args=(q, )) 
    pr = Process(target=read, args=(q, )) 
    pw.start() 
    pw.join() 

    pr.start() 
    pr.join() 

    print "all done..."

最佳答案

Queue.Queue 只是一个内存队列,它知道如何处理同时使用它的多个线程。它仅在生产者和消费者都在同一进程中时才有效。

一旦你将它们放在单独的系统进程中,这就是 multiprocessing 库的目的,事情就会稍微复杂一些,因为进程不再共享相同的内存。您需要某种进程间通信方法来允许两个进程相互通信。它可以是共享内存、管道或套接字,或者可能是其他东西。这就是 multiprocessing.Queue 所做的。它使用管道为两个进程提供一种通信方式。它恰好实现了与 Queue.Queue 相同的 API,因为大多数 Python 程序员已经熟悉它。

另请注意,您使用队列的方式在您的程序中存在竞争条件。想一想如果在 read 进程中调用 q.empty() 之后 write 进程立即写入队列会发生什么。通常,您会向队列中添加一些特殊项目(例如 None),这意味着消费者可以停止。

关于python - multiprocessing.Queue 和 Queue.Queue 有什么不同?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30294571/

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