Process之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。
### 1. Queue的使用
可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：
~~~
#coding=utf-8
from multiprocessing import Queue
q=Queue(3) #初始化一个Queue对象，最多可接收三条put消息
q.put("消息1")
q.put("消息2")
print(q.full()) #False
q.put("消息3")
print(q.full()) #True
#因为消息列队已满下面的try都会抛出异常，第一个try会等待2秒后再抛出异常，第二个Try会立刻抛出异常
try:
q.put("消息4",True,2)
except:
print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())
try:
q.put_nowait("消息4")
except:
print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())
#推荐的方式，先判断消息列队是否已满，再写入
if not q.full():
q.put_nowait("消息4")
#读取消息时，先判断消息列队是否为空，再读取
if not q.empty():
for i in range(q.qsize()):
print(q.get_nowait())
~~~
运行结果:
~~~
False
True
消息列队已满，现有消息数量:3
消息列队已满，现有消息数量:3
消息1
消息2
消息3
~~~
说明
初始化Queue()对象时（例如：q=Queue()），若括号中没有指定最大可接收的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接受的消息数量没有上限（直到内存的尽头）；
* Queue.qsize()：返回当前队列包含的消息数量；
* Queue.empty()：如果队列为空，返回True，反之False ；
* Queue.full()：如果队列满了，返回True,反之False；
* Queue.get([block[, timeout]])：获取队列中的一条消息，然后将其从列队中移除，block默认值为True；
1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果为空，此时程序将被阻塞（停在读取状态），直到从消息列队读到消息为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没读取到任何消息，则抛出"Queue.Empty"异常；
2）如果block值为False，消息列队如果为空，则会立刻抛出"Queue.Empty"异常；
* Queue.get_nowait()：相当Queue.get(False)；
* Queue.put(item,[block[, timeout]])：将item消息写入队列，block默认值为True；
1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果已经没有空间可写入，此时程序将被阻塞（停在写入状态），直到从消息列队腾出空间为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没空间，则抛出"Queue.Full"异常；
2）如果block值为False，消息列队如果没有空间可写入，则会立刻抛出"Queue.Full"异常；
* Queue.put_nowait(item)：相当Queue.put(item, False)；
### 2. Queue实例
我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：
~~~
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
for value in ['A', 'B', 'C']:
print 'Put %s to queue...' % value
q.put(value)
time.sleep(random.random())
# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(True)
print 'Get %s from queue.' % value
time.sleep(random.random())
else:
break
if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw，写入:
pw.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# 启动子进程pr，读取:
pr.start()
pr.join()
# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
print ''
print '所有数据都写入并且读完'
~~~
运行结果：
### 3. 进程池中的Queue
如果要使用Pool创建进程，就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue()，而不是multiprocessing.Queue()，否则会得到一条如下的错误信息：
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.
下面的实例演示了进程池中的进程如何通信：
~~~
#coding=utf-8
#修改import中的Queue为Manager
from multiprocessing import Manager,Pool
import os,time,random
def reader(q):
print("reader启动(%s),父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getppid()))
for i in range(q.qsize()):
print("reader从Queue获取到消息：%s"%q.get(True))
def writer(q):
print("writer启动(%s),父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getppid()))
for i in "dongGe":
q.put(i)
if __name__=="__main__":
print("(%s) start"%os.getpid())
q=Manager().Queue() #使用Manager中的Queue来初始化
po=Pool()
#使用阻塞模式创建进程，这样就不需要在reader中使用死循环了，可以让writer完全执行完成后，再用reader去读取
po.apply(writer,(q,))
po.apply(reader,(q,))
po.close()
po.join()
print("(%s) End"%os.getpid())
~~~
运行结果:
~~~
(21156) start
writer启动(21162),父进程为(21156)
reader启动(21162),父进程为(21156)
reader从Queue获取到消息：d
reader从Queue获取到消息：o
reader从Queue获取到消息：n
reader从Queue获取到消息：g
reader从Queue获取到消息：G
reader从Queue获取到消息：e
(21156) End
~~~
