在两个Python进程之间的多处理队列中，使用什么IPC机制来共享数据？

这是我的Python代码

#!/usr/bin/env python
import multiprocessing
import time

def worker(q):
    while True:
        data = q.get()
        print 'worker: got: %d' % data
        if data == -1:
            print 'worker: done'
            break

def master():
    q = multiprocessing.Queue()
    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(q,))
    p.start()

    for i in range(5):
        q.put(i)
        print 'master: put: %d' % i
        time.sleep(1)

    q.put(-1)
    p.join()

    print 'master: done'

master()
print 'exiting ...'

下面是我在Debian9GNU/Linux系统上运行此代码时的输出

$ python q.py
master: put: 0
worker: got: 0
master: put: 1
worker: got: 1
master: put: 2
worker: got: 2
master: put: 3
worker: got: 3
master: put: 4
worker: got: 4
worker: got: -1
worker: done
master: done
exiting ...

我试图找到一些证据，证明主程序和 工作进程正在通过 套接字、消息队列或共享内存。但我似乎找不到 支持它的证据

$ ps -ef | grep python | grep -v grep; netstat -nopa | grep python; ipcs
lone      2914  9836  2 12:54 pts/1    00:00:00 python q.py
lone      2915  2914  0 12:54 pts/1    00:00:00 python q.py
(Not all processes could be identified, non-owned process info
 will not be shown, you would have to be root to see it all.)

------ Message Queues --------
key        msqid      owner      perms      used-bytes   messages

------ Shared Memory Segments --------
key        shmid      owner      perms      bytes      nattch     status
0x00000000 163840     lone       600        393216     2          dest
0x00000000 262145     lone       600        393216     2          dest
0x00000000 360450     lone       600        393216     2          dest
0x00000000 142344195  lone       600        524288     2          dest
0x00000000 101941252  lone       600        4194304    2          dest
0x00000000 950277     lone       600        524288     2          dest
0x00000000 118194183  lone       600        696320     2          dest
0x00000000 118292488  lone       600        4153344    2          dest
0x00000000 117899273  lone       600        4153344    2          dest
0x00000000 118226954  lone       600        696320     2          dest
0x00000000 123535371  lone       600        86016      2          dest
0x00000000 123338764  lone       600        1728512    2          dest
0x00000000 123240461  lone       600        1798144    2          dest
0x00000000 123568144  lone       600        86016      2          dest
0x00000000 137330705  lone       600        32768      2          dest
0x00000000 137232402  lone       600        81920      2          dest
0x00000000 29098003   lone       600        4194304    2          dest
0x00000000 137265172  lone       600        81920      2          dest
0x00000000 137297941  lone       600        151552     2          dest
0x00000000 35258391   lone       600        393216     2          dest
0x00000000 35291160   lone       600        12288      2          dest
0x00000000 35323929   lone       600        12288      2          dest
0x00000000 35356698   lone       600        393216     2          dest
0x00000000 35520539   lone       600        12288      2          dest
0x00000000 35422236   lone       600        393216     2          dest
0x00000000 35455005   lone       600        12288      2          dest

------ Semaphore Arrays --------
key        semid      owner      perms      nsems

• 如何将数据放入

  多处理队列

  从 主进程到辅助进程
• 我可以运行哪些命令来查找IPC机制的证据，IPC机制用于将

  多处理.Queue

  中的数据从主进程传输到工作进程

---

Python是开源的，您可以在这里清楚地看到它的实现：

它使用一个

管道

，在这里实现：

它使用

os.pipe（）

，在此处实现：

---

它使用了

pipe2（）

，记录在这里：

这是一个有趣的问题<代码>多处理设计为跨平台。我不确定是否使用POSIX IPC。@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 检查约翰·兹温克的答案。