本文例項講述了Python高階程式設計之訊息佇列(Queue)與程序池(Pool)。分享給大家供大家參考，具體如下：

Queue訊息佇列

1.建立

import multiprocessing
queue = multiprocessing.Queue(佇列長度)

2.方法

方法	描述
put	變數名.put(資料)，放入資料(如佇列已滿，則程式進入阻塞狀態，等待佇列取出後再放入)
put_nowait	變數名.put_nowati(資料)，放入資料(如佇列已滿，則不等待佇列資訊取出後再放入，直接報錯)
get	變數名.get(資料)，取出資料(如佇列為空，則程式進入阻塞狀態，等待佇列防如資料後再取出)
get_nowait	變數名.get_nowait(資料)，取出資料(如佇列為空，則不等待佇列放入資訊後取出資料，直接報錯)，放入資料後立馬判斷是否為空有時為True，原因是放入值和判斷同時進行
qsize	變數名.qsize()，訊息數量
empty	變數名.empty()(返回值為True或False)，判斷是否為空
full	變數名.full()(返回值為True或False)，判斷是否為滿

3.程序通訊

因為程序間不共享全域性變數，所以使用Queue進行資料通訊，可以在父程序中建立兩個字程序，一個往Queue裡寫資料，一個從Queue裡取出資料。
例：

import multiprocessing
import time
def write_queue(queue):
  # 迴圈寫入資料
  for i in range(10):
    if queue.full():
      print("佇列已滿!")
      break
    # 向佇列中放入訊息
    queue.put(i)
    print(i)
    time.sleep(0.5)
def read_queue(queue):
  # 迴圈讀取佇列訊息
  while True:
    # 佇列為空，停止讀取
    if queue.empty():
      print("---佇列已空---")
      break
    # 讀取訊息並輸出
    result = queue.get()
    print(result)
if __name__ == '__main__':
  # 建立訊息佇列
  queue = multiprocessing.Queue(3)
  # 建立子程序
  p1 = multiprocessing.Process(target=write_queue,args=(queue,))
  p1.start()
  # 等待p1寫資料程序執行結束後，再往下執行
  p1.join()
  p1 = multiprocessing.Process(target=read_queue,))
  p1.start()

執行結果：

Pool程序池

初始化Pool時，可以指定一個最大程序數，當有新的請求提交到Pool中時，如果池還沒有滿，那麼就會建立一個新的程序用來執行該請求；但如果池中的程序數已經達到指定的最大值，那麼該請求就會等待，直到池中有程序結束，才會用之前的程序來執行新的任務。

1.建立

import multiprocessing
pool = multiprocessing.Pool(最大程序數)

2.方法

方法	描述
apply()	以同步方式新增程序
apply_async()	以非同步方式新增程序
close()	關閉Pool，使其不接受新任務（還可以使用）
terminate()	不管任務是否完成，立即終止
join()	主程序阻塞，等待子程序的退出，必須在close和terminate後使用

3.程序池內通訊

建立程序池內Queue訊息佇列通訊

import multiprocessing 
Queue：queue = multiprocessing.Manager().Queue() 

例：

import multiprocessing 
import time

寫入資料的方法

def write_data(queue): 
# for迴圈 向訊息佇列中寫入值 
for i in range(5): 
# 新增訊息 
queue.put(i) 
print(i) 
time.sleep(0.2) 
print("佇列已滿~")

建立讀取資料的方法

def read_data(queue):
  # 迴圈讀取資料
  while True:
    # 判斷佇列是否為空
    if queue.qsize() == 0:
      print("佇列為空～")
      break
    # 從佇列中讀取資料
    result = queue.get()
    print(result)
if __name__ == '__main__':
  # 建立程序池
  pool = multiprocessing.Pool(2)
  # 建立程序池佇列
  queue = multiprocessing.Manager().Queue()
  # 在程序池中的程序間進行通訊
  # 使用執行緒池同步的方式，先寫後讀
  # pool.apply(write_data,(queue,))
  # pool.apply(read_data,))
  # apply_async() 返回ApplyResult 物件
  result = pool.apply_async(write_data,))
  # ApplyResult物件的wait() 方法，表示後續程序必須等待當前程序執行完再繼續
  result.wait()
  pool.apply_async(read_data,))
  pool.close()
  # 非同步後，主執行緒不再等待子程序執行結束，再結束
  # join() 後，表示主執行緒會等待子程序執行結束後，再結束
  pool.join()

執行結果：

4.案例(資料夾copy器)

程式碼：

# 匯入模組
import os
import multiprocessing
# 拷貝檔案函式
def copy_dir(file_name,source_dir,desk_dir):
  # 要拷貝的檔案路徑
  source_path = source_dir+'/'+file_name
  # 目標路徑
  desk_path = desk_dir+'/'+file_name
  # 獲取檔案大小
  file_size = os.path.getsize(source_path)
  # 記錄拷貝次數
  i = 0
  # 以二進位制度讀方式開啟原檔案
  with open(source_path,"rb") as source_file:
    # 以二進位制寫入方式建立並開啟目標檔案
    with open(desk_path,"wb") as desk_file:
      # 迴圈寫入
      while True:
        # 讀取1024位元組
        file_data = source_file.read(1024)
        # 如果讀到的不為空，則將讀到的寫入目標檔案
        if file_data:
          desk_file.write(file_data)
          # 讀取次數+1
          i += 1
          # 拷貝百分比進度等於拷貝次數*1024*100/檔案大小
          n = i*102400/file_size
          if n >= 100:
            n = 100
          print(file_name,"拷貝進度%.2f%%" % n)
        else:
          print(file_name,"拷貝成功")
          break
if __name__ == '__main__':
  # 要拷貝的資料夾
  source_dir = 'test'
  # 要拷貝到的路徑
  desk_dir = 'C:/Users/Administrator/Desktop/'+source_dir
  # 存在資料夾則不建立
  try:
    os.mkdir(desk_dir)
  except:
    print("目標資料夾已存在，未建立")
  # 獲取資料夾內檔案目錄，存到列表裡
  file_list = os.listdir(source_dir)
  print(file_list)
  # 建立程序池，最多同時執行3個子程序
  pool = multiprocessing.Pool(3)
  for file_name in file_list:
    # 非同步方式新增到程序池內
    pool.apply_async(copy_dir,args=(file_name,desk_dir))
  # 關閉程序池(停止新增，已新增的還可執行)
  pool.close()
  # 讓主程序阻塞，等待子程序結束
  pool.join()

執行結果：

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希望本文所述對大家Python程式設計有所幫助。