如何在多处理中的多个异步工作进程之间共享队列？

跨多个进程共享结果

在多处理中，在不同进程之间共享资源（例如队列）可能是一个挑战。本文探讨了如何使用 apply_async 函数在多个异步工作进程之间共享结果队列。

提供的示例代码使用 multiprocessing.Process，由于通过继承跨进程共享队列对象的限制而失败。为了克服这个限制，multiprocessing.Manager 类提供了一个解决方案。

使用 multiprocessing.Manager

multiprocessing.Manager 提供了一种创建和管理对象的方法，可以跨进程共享。以下代码演示了如何使用 Manager 在工作进程之间共享队列：

<code class="python">import multiprocessing

def worker(name, que):
    que.put("%d is done" % name)

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
    m = multiprocessing.Manager()
    q = m.Queue()
    workers = pool.apply_async(worker, (33, q))</code>

通过使用 m.Queue() 而不是 multiprocessing.Queue()，队列由 Manager 对象创建和管理。这允许工作进程访问和修改队列，而不会遇到“队列对象只能通过继承在进程之间共享”错误。

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