pool.map()配合manager.Queue()的示例

下面是一个使用`pool.map()`和`manager.Queue()`的示例，其中`pool.map()`用于并行执行函数，而`manager.Queue()`用于在进程之间共享数据。

import multiprocessing as mp

def worker(queue, item):
    result = item * item
    queue.put(result)

if __name__ == '__main__':
    with mp.Manager() as manager:
        # 创建共享队列
        queue = manager.Queue()
        
        # 创建进程池
        pool = mp.Pool(processes=4)
        
        # 要处理的数据
        data = [1, 2, 3, 4, 5]
        
        # 将任务提交到进程池
        pool.map(worker, [(queue, item) for item in data])
        
        # 从队列中获取结果
        results = []
        while not queue.empty():
            results.append(queue.get())
        
        print(results)

在上面的示例中，我们首先创建了一个共享队列`queue`，然后创建了一个进程池`pool`，并使用`pool.map()`函数将`worker`函数应用于要处理的数据`data`。`worker`函数获取一个共享的队列和一个数据项，将数据项的平方计算出来，并将结果放入队列中。

在主进程中，我们使用一个循环从队列中获取结果，直到队列为空。最后，我们将所有的结果打印出来。由于使用了进程池，这些任务可以并行执行，因此这个程序的运行速度应该比逐个处理任务要快得多。