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队列中的数据是放在内存中的，可以通过分布式缓存redis优化队列。

demo.py（进程通过队列共享数据）：

import multiprocessing
def download_from_web(q):
  """下载数据"""
  # 模拟从网上下载的数据
  data = [11, 22, 33, 44]
  # 向队列中写入数据
  for temp in data:
    q.put(temp) # 队列中写数据,队列满了会阻塞。 put_nowait() 队列满了会抛异常
  print("---下载器已经下载完了数据并且存入到队列中----")
def analysis_data(q):
  """数据处理"""
  waitting_analysis_data = list()
  # 从队列中获取数据
  while True:
    data = q.get() # 队列中读数据,队列空了会阻塞。 get_nowait() 队列空了会抛异常
    waitting_analysis_data.append(data)
    if q.empty(): # 队列是否为空。 q.full() 队列是否满了。
      break
  # 模拟数据处理
  print(waitting_analysis_data)
def main():
  # 1. 创建一个队列 (先进先出)
  q = multiprocessing.Queue(10) # 最多放10个数据。 如果不指定长度,默认大(和硬件相关)
  # 2. 创建多个进程，将队列的引用当做实参进行传递
  p1 = multiprocessing.Process(target=download_from_web, args=(q,))
  p2 = multiprocessing.Process(target=analysis_data, args=(q,))
  p1.start()
  p2.start()
if __name__ == "__main__":
  main()

运行结果：

---下载器已经下载完了数据并且存入到队列中----
[11, 22, 33, 44]

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