python多进程实现进程间通信实例(python2.7多进程)

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python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，Python会完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

multiprocessing.Queue()

以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：

multiprcessing.Queue.put() 为 入队操作

multiprcessing.Queue.get() 为 出队操作

队列 线程 和 进程 安全

put(obj[, block[, timeout]])

将obj放入队列。 如果可选参数 block为True（默认值），timeout为None（默认值），则必要时阻止，直到空闲插槽可用。 如果超时是正数，它将阻止最多超时秒数，如果在该时间内没有空闲插槽可用，则会引发Queue.Full异常。 否则（块为False），如果空闲插槽立即可用，则将一个项目放在队列中，否则会引发Queue.Full异常（在这种情况下，忽略超时）。

get([block[, timeout]])

从队列中删除并返回一个项目。 如果可选的args块为True（默认值），超时为None（默认值），则在必要时阻止，直到项目可用。 如果超时为正数，则它将阻塞至多超时秒数，并在该时间内没有可用项目时引发Queue.Empty异常。 否则（block为False），如果一个项目立即可用，返回一个项目，否则会引发Queue.Empty异常（在这种情况下，忽略超时）。

输出

multiprocessing.Pipe()

Pipe（）函数返回一对由管道连接的连接对象，默认情况下是双工（双向）。

Pipe（）返回的两个连接对象代表管道的两端。 每个连接对象都有send（）和recv（）方法（等等）。 请注意，如果两个进程（或线程）尝试同时读取或写入管道的同一端，管道中的数据可能会损坏。 当然，同时使用管道不同端的过程也不会有风险。

返回表示管道末端的一对Connection（conn1，conn2）对象。

如果duplex为True（默认），则管道是双向的。

如果duplex是False，那么管道是单向的：conn1只能用于接收消息，conn2只能用于发送消息。

输出：

总结