python的multiprocessing的Queue如何传递数据给两个（多个）不同的进程？_python类内传递队列对象

在Python的multiprocessing模块中，Queue对象是一个线程和进程安全的队列类，可以用来在不同的进程之间传递数据。然而，标准的Queue对象并不直接支持将数据同时传递给多个进程。如果你想要将进程A产生的数据同时传递给进程B和C，你需要自己实现一些逻辑来处理这个数据分发。

这里有一个简单的示例，展示了如何做到这一点：

python
import multiprocessing  
  
def worker_B(queue_B):  
    while True:  
        item = queue_B.get()  
        if item is None:  
            break  
        print(f"Worker B got: {item}")  
  
def worker_C(queue_C):  
    while True:  
        item = queue_C.get()  
        if item is None:  
            break  
        print(f"Worker C got: {item}")  
  
if __name__ == "__main__":  
    # 创建两个队列，分别用于向进程B和进程C传递数据  
    queue_B = multiprocessing.Queue()  
    queue_C = multiprocessing.Queue()  
  
    # 创建并启动进程B和进程C  
    p_B = multiprocessing.Process(target=worker_B, args=(queue_B,))  
    p_C = multiprocessing.Process(target=worker_C, args=(queue_C,))  
    p_B.start()  
    p_C.start()  
  
    # 假设这是进程A，产生数据并放入两个队列中  
    for i in range(10):  
        queue_B.put(i)  
        queue_C.put(i)  
  
    # 停止进程B和进程C  
    queue_B.put(None)  
    queue_C.put(None)  
  
    # 等待进程B和进程C结束  
    p_B.join()  
    p_C.join()
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在这个示例中，我们创建了两个Queue对象（queue_B和queue_C），分别用于向进程B和进程C传递数据。进程A（在这个例子中是主进程）产生的数据被同时放入这两个队列中。进程B和进程C分别从自己的队列中取出数据并处理。

需要注意的是，这种方式可能会导致数据的顺序在进程B和进程C之间不一致，因为两个队列的操作是独立的。如果你需要保持数据的顺序一致性，你可能需要实现更复杂的同步机制。此外，如果数据量很大，这种方式可能会增加内存使用，因为数据需要被复制到两个队列中。