Queue([maxsize])
创建共享的进程队列。
参数 ：maxsize是队列中允许的最大项数。如果省略此参数，则无大小限制。
底层队列使用管道和锁定实现。

Queue([maxsize])
创建共享的进程队列。maxsize是队列中允许的最大项数。如果省略此参数，则无大小限制。底层队列使用管道和锁定实现。另外，还需要运行支持线程以便队列中的数据传输到底层管道中。
Queue的实例q具有以下方法：q.get( [ block [ ,timeout ] ] )
返回q中的一个项目。如果q为空，此方法将阻塞，直到队列中有项目可用为止。block用于控制阻塞行为，默认为True. 如果设置为False，将引发Queue.Empty异常（定义在Queue模块中）。timeout是可选超时时间，用在阻塞模式中。如果在制定的时间间隔内没有项目变为可用，将引发Queue.Empty异常。q.get_nowait( )
同q.get(False)方法。q.put(item [, block [,timeout ] ] )
将item放入队列。如果队列已满，此方法将阻塞至有空间可用为止。block控制阻塞行为，默认为True。如果设置为False，将引发Queue.Empty异常（定义在Queue库模块中）。timeout指定在阻塞模式中等待可用空间的时间长短。超时后将引发Queue.Full异常。q.qsize()
返回队列中目前项目的正确数量。此函数的结果并不可靠，因为在返回结果和在稍后程序中使用结果之间，队列中可能添加或删除了项目。在某些系统上，此方法可能引发NotImplementedError异常。q.empty()
如果调用此方法时 q为空，返回True。如果其他进程或线程正在往队列中添加项目，结果是不可靠的。也就是说，在返回和使用结果之间，队列中可能已经加入新的项目。q.full()
如果q已满，返回为True. 由于线程的存在，结果也可能是不可靠的（参考q.empty（）方法）。。方法介绍

from multiprocessing import Process,Queue
q = Queue()
print(q.empty())

from multiprocessing import Process,Queue
q = Queue(10)       #创建一个只能放10个value的队列
for i in range(10):q.put(i)        #增加一个value
print(q.qsize())    #返回队列中目前的正确数量
print(q.full())     #如果q已满，返回为True
q.put(111)          #在增加一个值
print(q.empty())

import time
from multiprocessing import Process,Queue
def wahaha(q):print(q.get())q.put(2)    #增加数字2if __name__ == '__main__':q = Queue()p = Process(target=wahaha,args=[q,])p.start()q.put(1)    #增加数字1time.sleep(0.1)print(q.get())

from multiprocessing import Process,Queue
def producer(q,name,food):for i in range(5):print('{}生产了{}{}'.format(name,food,i))if __name__ == '__main__':q = Queue()Process(target=producer,args=[q,'四川','蚂蚁上树']).start()Process(target=producer,args=[q,'广东','龙虎斗']).start()

import time
import random
from multiprocessing import Process,Queue
def producer(q,name,food):for i in range(5):time.sleep(random.random())     #模拟生产时间print('{}生产了{}{}'.format(name,food,i))q.put('{}{}'.format(food,i))    #放入队列def consumer(q,name):for i in range(10):food  = q.get()     #获取队列time.sleep(random.random()) #模拟吃时间print('{}吃了{}'.format(name,food))if __name__ == '__main__':q = Queue()Process(target=producer,args=[q,'四川','麻婆豆腐']).start()Process(target=producer,args=[q,'广东','八宝冬瓜盅']).start()Process(target=consumer,args=[q,'John']).start()

import time
import random
from multiprocessing import Process,Queue
def producer(q,name,food):for i in range(5):time.sleep(random.random())     #模拟生产时间print('{}生产了{}{}'.format(name,food,i))q.put('{}{}'.format(food,i))    #放入队列def consumer(q,name):for i in range(10):food  = q.get()     #获取队列time.sleep(random.random()) #模拟吃时间print('{}吃了{}'.format(name,food))if __name__ == '__main__':q = Queue()#创建队列对象，如果不提供maxsize，则队列数无限制p1 = Process(target=producer,args=[q,'四川','麻婆豆腐'])p2 = Process(target=producer,args=[q,'广东','八宝冬瓜盅'])p1.start()  #启动进程p2.start()  #启动进程Process(target=consumer,args=[q,'John']).start()Process(target=consumer, args=[q, 'jenny']).start()p1.join()p2.join()q.put('鲫鱼豆腐')q.put('大酱肘子')

JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外，还具有以下方法：q.task_done()
使用者使用此方法发出信号，表示q.get()返回的项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除的项目数量，将引发ValueError异常。q.join()
生产者将使用此方法进行阻塞，直到队列中所有项目均被处理。阻塞将持续到为队列中的每个项目均调用q.task_done()方法为止。
下面的例子说明如何建立永远运行的进程，使用和处理队列上的项目。生产者将项目放入队列，并等待它们被处理。

JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外，还具有以下方法：q.task_done()
使用者使用此方法发出信号，表示q.get()返回的项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除的项目数量，将引发ValueError异常。q.join()
生产者将使用此方法进行阻塞，直到队列中所有项目均被处理。阻塞将持续到为队列中的每个项目均调用q.task_done()方法为止。
下面的例子说明如何建立永远运行的进程，使用和处理队列上的项目。生产者将项目放入队列，并等待它们被处理。