一、前言

  我们已经学习了如何创建多进程，那么在多进程中，每个进程之间有什么关系呢？其实每个进程都有自己的地址空间、内存、数据栈以及其他记录其运行状态的辅助数据。下面通过一个例子，验证一下进程之间能否直接共享信息。

  定义一个全局变量g_num，分别创建2个子进程对g_num执行不同的操作，并输出操作后的结果。代码如下：

# _*_ coding:utf-8 _*_
from multiprocessing import Process


def plus():
    print("-------子进程1开始----------")
    global g_num
    g_num += 50
    print("g_num is %d" % g_num)
    print("-------子进程1结束----------")


def minus():
    print("-------子进程2开始----------")
    global g_num
    g_num -= 50
    print("g_num is %d" % g_num)
    print("-------子进程2结束----------")


g_num = 100  # 定义一个全局变量
if __name__ == "__main__":
    print("-------主进程开始----------")
    print("g_num is %d" % g_num)
    p1 = Process(target=plus)  # 实例化进程p1
    p2 = Process(target=minus)  # 实例化进程p2
    p1.start()  # 开启p1进程
    p2.start()  # 开启p2进程
    p1.join()  # 等待p1进程结束
    p2.join()  # 等待p2进程结束
    print("-------主进程结束----------")

  运行结果如图所示：

  上述代码中，分别创建了2个子进程，一个子进程中令g_num加上50，另一个子进程令g_num减去50。但是从运行结果可以看出来，g_num在父进程和2个子进程中的初始值都是100。也就是全局变量g_num在一个进程中的结果，没有传到下一个进程中，即进程之间没有共享信息。进程间示意图如图所示：

  要如何才能实现进程间的通信呢？Python的multiprocessing模块包装了底层的机制，提供了Queue(队列)、Pipes(管道)等多种方式来交换数据。本文将讲解通过队列（Queue）来实现进程间的通信。

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二、队列简介

  队列（Queue）就是模型仿现实中的排队。例如学生在食堂排队买饭。新来的学生排队到队伍最后，最前面的学生买完饭走开，后面的学生跟上。可以看出队列有两个特点：

• 新来的学生都排在队尾。
• 最前的学生完成后离队，后面一个跟上。

  根据以上特点，可以归纳出队列的结构如图所示：

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三、多进程队列的使用

  进程之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递。Queue本身是一个消息队列程序，下面介绍一下Queue的使用。

  初始化Queue()对象时（例如：q=Queue(num)）,若括号中没有指定最大可接收的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接收的消息数量没有上限（直到内存的尽头）。Queue的常用方法如下：

• Queue.qsize()：返回当前队列包含的消息数量。
• Queue.empty()：如果队列为空，返回True；返之返回False。
• Queue.full()：如果队列满了，返回True；反之返回False。
• Queue.get(block[,timeout])：获取队列中的一条信息，然后将其从队列中移除，block默认值为True。

  如果block使用默认值，且没有设置timeout(单位秒)，消息队列为空，此时程序将被阻塞（停在读取状态），直到从消息队列读到消息为止。如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没有读取任何消息，则抛出“Queue.Empty”异常。

  如果block值为False，消息队列为空，则会立刻抛出“Queue.Empty”异常。

• Queue.get_nowait()：相当于Queue.get(False)。
• Queue.put(item,[block[,timeout]])：将item消息写入队列，block默认值为True。

  如果block使用默认值，且没有设置timeout(单位秒)，消息队列如果已经没有空间可以写入，此时程序将被阻塞(停在写入状态)，直到从消息队列腾出空间为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没有空间，则抛出“Queue.Full”异常。

  如果block值为False，消息队列没有空间可写入，则会立刻抛出“Queue.Full”异常

  Queue.put_nowait(item)：相当Queue.put(item,False)。

  下面，通过一个例子学习一下如何使用processing.Queue。代码如下：

# _*_ coding:utf-8 _*_
from multiprocessing import Queue

if __name__ == "__main__":
    q = Queue(3)
    q.put("消息1")
    q.put("消息2")
    print(q.full())  # 返回False
    q.put("消息3")
    print(q.full())  # 返回True

    # 因为消息队列已满，下面的try都会抛出异常
    # 第一个try会等待2秒再抛出异常，第二个try会立刻抛出异常
    try:
        q.put("消息4", True, 2)
    except:
        print("消息队列已满，现有消息数量:%s" % q.qsize())

    try:
        q.put_nowait("消息4")
    except:
        print("消息队列已满，现有消息数量:%s" % q.qsize())

    # 读取消息时，先判断消息队列是否为空，再读取
    if not q.empty():
        print("-----从队列中获取消息-------")
        for i in range(q.qsize()):
            print(q.get_nowait())
    # 先判读消息队列是否已满，再写入：
    if not q.full():
        q.put_nowait("消息4")

  运行结果如图所示：

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四、使用队列在进程间通信

  我们知道使用multiprocessing.Process可以创建多进程，使用multiprocessing.Queue可以实现队列的操作。接下来，通过一个示例结合Process和Queue实现进程间的通信。

  创建2个子进程，一个子进程负责向队列中写入数据，另外一个子进程负责从队列中读取数据。为了保证能够正确从队列中读取数据，设置读取数据的进程等待时间为2秒。如果2秒后乃然无法读取数据，则抛出异常。代码如下：

# _*_ coding:utf-8 _*_
from multiprocessing import Process, Queue
import time


# 向队列中写入数据
def write_task(q):
    if not q.full():
        for i in range(5):
            message = "消息" + str(i)
            q.put(message)
            print("写入：%s" % message)


# 从队列中读取数据
def read_task(q):
    time.sleep(1)  # 休眠1秒
    while not q.empty():
        print("读取：%s" % q.get(True, 2))  # 等待2秒中，如果没有读取到任何信息，则抛出异常


if __name__ == "__main__":
    print("--------父进程开始---------")
    q = Queue()  # 父进程创建Queue，并传给各个子进程
    pw = Process(target=write_task, args=(q,))  # 实例化写入队列的子进程，并传递给队列
    pr = Process(target=read_task, args=(q,))  # 实例化读取队列的子进程，并传递给队列
    pw.start()  # 启动子进程pw，写入
    pr.start()  # 启动子进程pr，读取
    pw.join()  # 等待pw结束
    pr.join()  # 等待pr结束
    print("-------父进程结束-----------")

  运行结果如下：

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