本文實例講述了Python 進程操作之進程間通過隊列共享數據，隊列Queue。分享給大家供大家參考，具體如下：

隊列中的數據是放在內存中的，可以通過分布式緩存redis優化隊列。

demo.py（進程通過隊列共享數據）：

import multiprocessingdef download_from_web(q):  """下載數據"""  # 模擬從網上下載的數據  data = [11, 22, 33, 44]  # 向隊列中寫入數據  for temp in data:    q.put(temp) # 隊列中寫數據,隊列滿了會阻塞。 put_nowait() 隊列滿了會拋異常  print("---下載器已經下載完了數據并且存入到隊列中----")def analysis_data(q):  """數據處理"""  waitting_analysis_data = list()  # 從隊列中獲取數據  while True:    data = q.get() # 隊列中讀數據,隊列空了會阻塞。 get_nowait() 隊列空了會拋異常    waitting_analysis_data.append(data)    if q.empty(): # 隊列是否為空。 q.full() 隊列是否滿了。      break  # 模擬數據處理  print(waitting_analysis_data)def main():  # 1. 創建一個隊列 (先進先出)  q = multiprocessing.Queue(10) # 最多放10個數據。 如果不指定長度,默認最大(和硬件相關)  # 2. 創建多個進程，將隊列的引用當做實參進行傳遞  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()

運行結果：

---下載器已經下載完了數據并且存入到隊列中----
[11, 22, 33, 44]

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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。