Python 1个生产者，1个消费者，只有1条数据需要通信，队列是一种过度使用吗？

这个问题与Python多处理相关。我要求为我的特定场景提供合适的进程间通信数据结构：

我的情景 我有一个生产者和一个消费者

生产者每10 ish秒生成一个相当小的panda数据帧，然后生产者将其放在

python.multiprocess.queue

上

使用者是一个GUI轮询，每100ms轮询一次python.multiprocess.queue。消费者捕获生产者生成的每一个数据帧是非常关键的

我的想法

python.multiprocess.queue

就是为了达到这个目的（我想），而且使用起来非常简单！（赞美绿色滑梯主！）。但是我显然没有充分利用队列的潜力，因为队列中只有一个生产者、一个消费者和最多一个项目。这让我相信有比排队更简单的事情。我试图搜索它，但我被下列选项弄得不知所措：

python3.5文档：18。进程间通信和联网

。我还怀疑有一种方法根本不涉及进程间通信数据结构，以满足我的需要

请注意

表现不是很重要

我现在将坚持使用多处理，而不是多线程

我的问题 我应该满足于排队吗？还是有更推荐的方法？我不是一个专业的程序员，所以我坚持用久经考验的方式做事。 我也欢迎任何关于解决我的问题的替代方法的建议

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谢谢我，你提到的最重要的事情是：

消费者捕获生产者生成的每一个数据帧是非常关键的

因此，假设您使用了一个变量来存储数据帧。生产者将其设置为生产价值，消费者只需阅读即可。我想那会很好用的

但是，如果消费者不知何故被不止一个生产周期所阻碍，会发生什么呢？然后在读取之前会覆盖一些旧值。这就是为什么我认为（线程安全的）队列几乎是“按定义”的方式

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此外，要小心过早的优化。如果对你的情况有效，那就太好了。如果有一天，在另一种情况下，性能出现问题，那么您只需要花费额外的工作，IMO.

“python.multiprocess.queue很好地实现了这一目的，而且使用起来非常简单！”——“性能不是很重要”。看起来你已经对它很满意了，所以有比排队更好的方法吗？我也很喜欢走路，直到我知道你会跑，甚至会飞。这类问题可能会得到更好的回答。@Kateract在提到其他网站时，指出concurrent.futures.ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor

a（线程安全）队列几乎是“按定义”的方式通常是很有帮助的.

嗯，我的答案与多线程有关，但你说你在使用多线程处理，所以我想这与额外的进程有关。而且，关于分区，据我所知，在同一进程中运行的线程之间划分工作比拥有多个进程、彼此通信、查看进程间通信更为轻量级。关于“谁负责”，答案是：无论模块实现者选择何种方式封装在

python.multiprocess.queue

类中，我想您都可以查看源代码。关于最后一条评论，请注意

multiprocess.queue

是一个专用队列，而不是常规队列，虽然它们实现了相同的行为（但实现方式不同）。