Queue

from multiprocessing import queues
import multiprocessing

def func(i, q):
    q.put(i)
    print("--->", i, q.qsize())


q = queues.Queue(9, ctx=multiprocessing)
for i in range(5):
    p = multiprocessing.Process(target=func, args=(i, q,))
    p.start()
p.join()

Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。put方法用以插入数据到队列中，put方法还有两个可选参数：blocked和timeout。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

get方法可以从队列读取并且删除一个元素。同样，get方法有两个可选参数：blocked和timeout。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

import multiprocessing

def func(i, q):
    q.put(i)
    print("--->", i, q.qsize())


q = multiprocessing.Queue()
for i in range(5):
    p = multiprocessing.Process(target=func, args=(i, q,))
    p.start()
p.join()

Array

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Array

def func(i, ar):
    ar[i] = i
    for item in ar:
        print(item)
    print("------")

ar = Array('i', 5)
for i in range(5):
    p = Process(target=func, args=(i, ar,))
    p.start()
p.join()

Array的局限性在于受制于数组的特性，即需要指定数据类型且长度固定

# 数据类型对照表
'c': ctypes.c_char,  'u': ctypes.c_wchar,
'b': ctypes.c_byte,  'B': ctypes.c_ubyte,
'h': ctypes.c_short, 'H': ctypes.c_ushort,
'i': ctypes.c_int,   'I': ctypes.c_uint,
'l': ctypes.c_long,  'L': ctypes.c_ulong,
'f': ctypes.c_float, 'd': ctypes.c_double

Manager.dict

from multiprocessing import Process, Manager

# 每个子进程执行的函数
# 参数中，传递了一个用于多进程之间数据共享的特殊字典
def func(i, d):
    d[i] = i + 100
    print(d.values())

# 在主进程中创建特殊字典
m = Manager()
d = m.dict()

for i in range(5):
    # 让子进程去修改主进程的特殊字典
    p = Process(target=func, args=(i, d))
    p.start()
p.join()

------------
[100]
[100, 101]
[100, 101, 102, 103]
[100, 101, 102, 103]
[100, 101, 102, 103, 104]

Manager.dict是多进程数据共享中比较常用的做法

pipe

Pipe方法返回(conn1, conn2)代表一个管道的两个端。Pipe方法有duplex参数，如果duplex参数为True(默认值)，那么这个管道是全双工模式，也就是说conn1和conn2均可收发。duplex为False，conn1只负责接受消息，conn2只负责发送消息

send和recv方法分别是发送和接受消息的方法。例如，在全双工模式下，可以调用conn1.send发送消息，conn1.recv接收消息。如果没有消息可接收，recv方法会一直阻塞。如果管道已经被关闭，那么recv方法会抛出EOFError

import multiprocessing

def func1(arg, pp):
    pp.send(arg)

def func2(pp):
    recv = pp.recv()
    print(recv)

pp = multiprocessing.Pipe()
p1 = multiprocessing.Process(target=func1, args=("PolarSnow", pp[0],))
p2 = multiprocessing.Process(target=func2, args=(pp[1],))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()

------------
PolarSnow

Polar Snow Documentation

Python中多进程之间的数据共享

Queue

Array

Manager.dict

pipe