几个multiprocessing.apply_async处理几百个multiprocessing.Manager.Queue()对象的示例

这里是一个示例，使用了4个进程处理100个队列对象：

import multiprocessing

def worker(q):
    while not q.empty():
        item = q.get()
        # 处理队列中的item
        print(item)

if __name__ == '__main__':
    # 创建队列
    queues = [multiprocessing.Manager().Queue() for _ in range(100)]
    
    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    
    # 使用apply_async启动进程
    for q in queues:
        pool.apply_async(worker, args=(q,))
    
    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

在这个示例中，我们传递了一个`multiprocessing.Manager().Queue()`队列对象到每个工作进程中，然后在`worker`函数中处理队列中的每个项目。我们使用`apply_async`方法启动每个进程，并将队列对象作为参数传递。最后，我们关闭进程池并等待所有进程完成。

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一个multiprocessing.apply_async处理几百个multiprocessing.Manager.Queue()对象的示例

下面是一个处理几百个 `multiprocessing.Manager.Queue()` 对象的示例：

from multiprocessing import Manager, Pool

def process_queue(queue):
    while True:
        item = queue.get()
        if item is None:
            break
        # 处理队列中的任务

if __name__ == '__main__':
    manager = Manager()
    queues = [manager.Queue() for _ in range(100)]
    with Pool(processes=4) as pool:
        for queue in queues:
            pool.apply_async(process_queue, (queue,))
        # 向队列中添加任务
        for queue in queues:
            for i in range(10):
                queue.put(i)
            queue.put(None)  # 停止处理任务
        pool.close()
        pool.join()

这个示例中，我们首先使用 `Manager()` 创建了一个 `manager` 对象，然后使用 `manager.Queue()` 创建了 100 个队列对象，每个队列对象都被传递给了 `process_queue` 函数进行处理。

在主程序中，我们使用 `Pool()` 创建了一个进程池，然后将 `process_queue` 函数和每个队列对象作为参数传递给了 `pool.apply_async()`。这将启动一个进程来处理每个队列对象。

然后，我们向每个队列对象中添加了一些任务，最后添加了一个 `None` 对象来表示停止处理任务。

最后，我们调用了 `pool.close()` 方法来关闭进程池，并调用了 `pool.join()` 方法来等待所有进程完成。

一个multiprocessing.apply_async处理几百个multiprocessing.Manager.Queue()的示例

以下是一个示例代码，它使用 `multiprocessing.apply_async` 处理多个 `multiprocessing.Manager.Queue`。

import multiprocessing

def process_queue(q):
    while not q.empty():
        item = q.get()
        # 处理队列项
        print(item)

if __name__ == '__main__':
    manager = multiprocessing.Manager()
    queues = []
    for i in range(100):
        q = manager.Queue()
        for j in range(10):
            q.put((i, j))
        queues.append(q)

    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    for q in queues:
        pool.apply_async(process_queue, args=(q,))

    pool.close()
    pool.join()

在这个示例中，我们首先使用 `multiprocessing.Manager` 创建了一个 `manager` 对象，然后创建了 100 个队列，并将它们添加到一个列表中。每个队列包含 10 个元组 `(i, j)`，其中 `i` 是队列的索引，`j` 是元组在队列中的索引。

然后，我们使用 `multiprocessing.Pool` 创建一个拥有 4 个进程的进程池。对于每个队列，我们使用 `apply_async` 启动了一个新的进程来处理该队列。这意味着在任何时候，最多会有 4 个进程在运行。

最后，我们使用 `pool.close()` 告诉进程池不会再有新的任务添加到队列中，然后使用 `pool.join()` 等待所有进程完成。在每个进程中，我们使用 `q.get()` 从队列中获取项，并进行处理。如果队列为空，进程将退出。