本文实例讲述了Python高级编程之消息队列(Queue)与进程池(Pool)。分享给大家供大家参考，具体如下：
Queue消息队列
1.创建
import multiprocessing
queue = multiprocessing.Queue(队列长度)
2.方法
方法
描述
put
变量名.put(数据)，放入数据(如队列已满，则程序进入阻塞状态，等待队列取出后再放入)
put_nowait
变量名.put_nowati(数据)，放入数据(如队列已满，则不等待队列信息取出后再放入，直接报错)
get
变量名.get(数据)，取出数据(如队列为空，则程序进入阻塞状态，等待队列防如数据后再取出)
get_nowait
变量名.get_nowait(数据)，取出数据(如队列为空，则不等待队列放入信息后取出数据，直接报错)，放入数据后立马判断是否为空有时为True，原因是放入值和判断同时进行
qsize
变量名.qsize()，消息数量
empty
变量名.empty()(返回值为True或False)，判断是否为空
full
变量名.full()(返回值为True或False)，判断是否为满
3.进程通信
因为进程间不共享全局变量，所以使用Queue进行数据通信，可以在父进程中创建两个字进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里取出数据。
例：
import multiprocessing
import time
def write_queue(queue):
# 循环写入数据
for i in range(10):
if queue.full():
print("队列已满!")
break
# 向队列中放入消息
queue.put(i)
print(i)
time.sleep(0.5)
def read_queue(queue):
# 循环读取队列消息
while True:
# 队列为空，停止读取
if queue.empty():
print("---队列已空---")
break
# 读取消息并输出
result = queue.get()
print(result)
if __name__ == '__main__':
# 创建消息队列
queue = multiprocessing.Queue(3)
# 创建子进程
p1 = multiprocessing.Process(target=write_queue, args=(queue,))
p1.start()
# 等待p1写数据进程执行结束后，再往下执行
p1.join()
p1 = multiprocessing.Process(target=read_queue, args=(queue,))
p1.start()
执行结果：
Pool进程池
初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会用之前的进程来执行新的任务。
1.创建
import multiprocessing
pool = multiprocessing.Pool(最大进程数)
2.方法
方法
描述
apply()
以同步方式添加进程
apply_async()
以异步方式添加进程
close()
关闭Pool，使其不接受新任务(还可以使用)
terminate()
不管任务是否完成，立即终止
join()
主进程阻塞，等待子进程的退出，必须在close和terminate后使用
