【一】进程通信

1.多个进程之间的信息交换过程
2.如何实现(1)消息队列：把信息从一端放入队列中，另一个进程从另一端将消息取出非阻塞的，即发送进程不需要等待接收进程的响应即可继续执行。(2)管道：半双工的通信机制，同时只能一端进行发一端进行收，不能同时收发(3)队列(管道+锁)：生产者-消费者模型。先进先出

【二】队列

(1)创建队列的类（底层就是以管道和锁定的方式实现）语法:import queueq = queue.Queue(maxsize)maxsize是队列中允许最大项数，省略则无大小限制。 from multiprocessing import Queueq = Queue(5)
(2)方法：
记住：队是先进先出的数据结构1.队列对象.put(数据)入队<--->相当于push，将数据放入到队列中如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，该方法会阻塞timeout指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出Queue.Full异常如果blocked为False，但该Queue已满，会立即抛出Queue.Full异常。2.队列对象.get()出队<--->相当于pop,将数据读出并删除如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False，有两种情况存在，如果Queue有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty异常.3.队列对象.get_nowait()=====  同q.get(False)，但是当没有值时会报错4.队列对象.put_nowait()=====  同q.get(False)，但是当队列满时会报错5.队列对象.empty()===判空6.队列对象.full()===判满7.队列对象.qsize()====判队列中数据的数量
"""full()empty()get_nowait()
上述方法能否在并发的场景下精准使用???不能用!!!之所以介绍队列是因为它可以支持进程间数据通信
"""
​

【三】管道

管道：半双工的通信机制，同时只能一端进行发一端进行收，不能同时收发
#Pipe
from multiprocessing import Pipe
# 创建管道对象,获取两个管道对象，可以用一个变量装到时候解包
left_pipe,right_pipe=Pipe()#默认参数dumplex:默认双通道管道
# 方法（都是要先关闭一端一端接或收）传递或接收完记得关闭刚刚在使用的管道
# (1)接收数据
"""
left_pipe.close()
right_pipe.recv()
# (2)发送数据
left_pipe.close()
right_pipe.send()

【四】进程间通信(IPC机制)

1.方式一：子进程与主进程之间通过队列进行通信直接把队列当作一个子进程进行存放消息from multiprocessing import Process, Queue
# 创建一个子进程函数
def producer(que_ue):# 子进程放入消息que_ue.put('子进程中放入了一条消息')print('这是主进程中的一个子进程的队列')
if __name__ == '__main__':# 【一】创建队列对象：注意这里是使用的 multiprocessing 里面的 Queueque_ue = Queue()# 【二】创建子进程：目标函数和参数带进去pro_cess = Process(target=producer, args=(que_ue,))# 【三】启动子进程pro_cess.start()# 【四】主进程获取消息msg_from_p = que_ue.get()
​# 【五】查看消息print(msg_from_p)# 这是主进程中的一个子进程的队列# 子进程中放入了一条消息2.方式二：子进程与子进程之间借助队列进行通信生产者消费者的思想，生产者往队列放消息，消费者从队列拿数据from multiprocessing import Process, Queue
# 创建一个子进程函数
def producer(que_ue):# 子进程放入消息que_ue.put('子进程中放入了一条消息')print('这是主进程中的一个子进程的队列')
def customer(que_ue):# 在另一个子进程中获取到非本子进程放入的消息msg_from_producer = que_ue.get()print('这是来自另一个子进程的消息 :>>>> ', msg_from_producer)
if __name__ == '__main__':# 【一】创建队列对象：注意这里是使用的 multiprocessing 里面的 Queueque_ue = Queue()# 【二】创建子进程：目标函数和参数带进去p_list = []pro_producer = Process(target=producer, args=(que_ue,))pro_customer = Process(target=customer, args=(que_ue,))# 【三】启动子进程pro_producer.start()pro_customer.start()
​pro_producer.join()pro_customer.join()
​# 这是主进程中的一个子进程的队列# 这是来自另一个子进程的消息 :>>>>  子进程中放入了一条消息

【四】生产者消费者模型

# 生产者负责生产/制作数据
# 消费者负责消费/处理数据
"""

4.1

【五】JoinableQueue模块

● JoinableQueue([maxsize])：这就像是一个Queue对象，但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理。
● 通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的。

from multiprocessing import JoinableQueueq = JoinableQueue()
​
# 方法介绍：JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外还具有：
​
# q.task_done()：使用者使用此方法发出信号，表示q.get()的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量，将引发ValueError异常
​
# q.join():生产者调用此方法进行阻塞，直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用q.task_done（）方法为止