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python提供了4种方式来满足进程间的数据通信 1. 使用multiprocessing.Queue可以在进程间通信,但不能在Pool池创建的进程间进行通信 2. 使用multiprocessing.Manager.Queue可以在Pool进程池创建的进程间进行通信 3. 通过Pipe进行线程间的通信, pipe进程间通信的性能高于Queue,但是它只能在两个进程间进行通信 4. 使用Manager类提供的数据结构可以进行进程间的通信 from multiprocessing import Process, Queue, Pool, Manager, Pipe # 注意线程间的通信,使用的
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Python通过通过4种方式实现进程数据通信种方式实现进程数据通信
python提供了4种方式来满足进程间的数据通信
1. 使用multiprocessing.Queue可以在进程间通信,但不能在Pool池创建的进程间进行通信
2. 使用multiprocessing.Manager.Queue可以在Pool进程池创建的进程间进行通信
3. 通过Pipe进行线程间的通信, pipe进程间通信的性能高于Queue,但是它只能在两个进程间进行通信
4. 使用Manager类提供的数据结构可以进行进程间的通信
from multiprocessing import Process, Queue, Pool, Manager, Pipe
# 注意线程间的通信,使用的queue.Queue
# from queue import Queue
import time
# 1. 使用multiprocessing.Queue可以在进程间通信
# def producer(queue):
# queue.put('A')
# time.sleep(2)
#
# def consumer(queue):
# time.sleep(2)
# data = queue.get()
# print(data)
#
# if __name__ == '__main__':
# queue= Queue(10)
# p = Process(target=producer, args=(queue,))
# c = Process(target=consumer, args=(queue,))
# p.start()
# c.start()
# p.join()
# c.join()
# 2. 使用共享全局变量,在多进程间通信(结论: 不行)
# def producer(a):
# a += 1
# time.sleep(2)
#
#
# def consumer(a):
# time.sleep(2)
# print(a)
#
# if __name__ == '__main__':
# a = 1
# p = Process(target=producer, args=(a,))
# c = Process(target=consumer, args=(a,))
# p.start()
# c.start()
# p.join()
# c.join()
# 3. multiprocessing.Queue不能用于multiprocessing.Pool进程池创建的进程间进行通信
# def producer(queue):
# queue.put('A')
# time.sleep(2)
#
#
# def consumer(queue):
# time.sleep(2)
# data = queue.get()
# print("consumer:%s" % data)
#
#
# if __name__ == '__main__':
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weixin_38678300
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