派生时的multiprocessing.Queue行为
是指在多进程环境中，通过派生（fork）创建的子进程共享父进程的Queue对象。multiprocessing.Queue是一个线程安全的队列，用于在进程之间传递数据。
具体行为如下：
- 父进程创建一个multiprocessing.Queue对象，可以用于在父子进程之间传递数据。
- 当父进程派生（fork）创建子进程时，子进程会继承父进程的所有资源，包括Queue对象。
- 父子进程可以通过put()方法向Queue中放入数据，并通过get()方法从Queue中取出数据。
- 父子进程可以同时进行put()和get()操作，Queue会自动处理并保证数据传递的正确性和顺序性。
- 如果父进程和子进程都在同一时刻尝试进行put()或get()操作，Queue会使用底层操作系统提供的机制（如锁）来保证操作的原子性，避免数据错乱或竞态条件。
- 父子进程之间通过Queue进行的数据传递是通过进程间通信（IPC）机制实现的，可以在不同进程之间高效地传递大量数据。
派生时的multiprocessing.Queue行为的优势：
- 方便的进程间通信：通过Queue可以方便地在多个进程之间传递数据，避免了复杂的手动同步和通信机制。
- 线程安全：multiprocessing.Queue是线程安全的，可以在多线程环境下使用，保证数据的正确性。
- 高效的数据传递：Queue使用底层操作系统提供的机制实现数据传递，可以高效地传递大量数据。
- 简化编程复杂性：使用Queue可以简化多进程编程的复杂性，避免了显式地进行进程间通信和同步。
派生时的multiprocessing.Queue的应用场景：
- 分布式计算：多个进程可以通过Queue共享计算任务和结果，实现分布式计算。
- 并发任务处理：多个进程可以通过Queue共享任务队列，实现并发处理任务。
- 数据流处理：多个进程可以通过Queue实现数据流的传递和处理，例如音视频流处理、图像处理等。
- 消息队列：多个进程可以通过Queue进行消息的发布和订阅，实现简单的消息队列系统。
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为此，我使用multiprocessing.Queue实例。当父级but和子级get时，队列工作正常；但不是以相反的方式。我的示例代码： import osfrom queue import Empty
else:
print('one of my children had this pid={}'.format(pid
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、、、、
Python 3
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..。
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