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队列中的数据是放在内存中的，可以通过分布式缓存redis优化队列。
demo.py（进程通过队列共享数据）：
import multiprocessing
def download_from_web(q):
"""下载数据"""
# 模拟从网上下载的数据
data = [11, 22, 33, 44]
# 向队列中写入数据
for temp in data:
q.put(temp) # 队列中写数据,队列满了会阻塞。 put_nowait() 队列满了会抛异常
print("---下载器已经下载完了数据并且存入到队列中----")
def analysis_data(q):
"""数据处理"""
waitting_analysis_data = list()
# 从队列中获取数据
while True:
data = q.get() # 队列中读数据,队列空了会阻塞。 get_nowait() 队列空了会抛异常
waitting_analysis_data.append(data)
if q.empty(): # 队列是否为空。 q.full() 队列是否满了。
break
# 模拟数据处理
print(waitting_analysis_data)
def main():
# 1. 创建一个队列 (先进先出)
q = multiprocessing.Queue(10) # 最多放10个数据。 如果不指定长度,默认大(和硬件相关)
# 2. 创建多个进程，将队列的引用当做实参进行传递
p1 = multiprocessing.Process(target=download_from_web, args=(q,))
p2 = multiprocessing.Process(target=analysis_data, args=(q,))
p1.start()
p2.start()
if __name__ == "__main__":
main()运行结果：
---下载器已经下载完了数据并且存入到队列中----
[11, 22, 33, 44]
关于Python中怎么实现进程间通过队列共享数据就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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