作者:qaoxiuzcwhyx | 来源:互联网 | 2022-09-22 23:23
这篇文章主要介绍了Python进程操作之进程间通过队列共享数据,队列Queue,结合实例形式分析了Python进程数据共享、队列数据处理相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python 进程操作之进程间通过队列共享数据,队列Queue。分享给大家供大家参考,具体如下:
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,默认最大(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]
更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python进程与线程操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》、《Python+MySQL数据库程序设计入门教程》及《Python常见数据库操作技巧汇总》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。