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在这个示例中，我们创建了一个队列 q，并通过 multiprocessing.Manager().Queue() 来确保队列可以在多个进程之间共享。我们定义了 consumer 和 producer 函数，分别用于从队列中获取数据和向队列中放入数据。

在主进程中，我们创建了多个消费者和生产者进程，并将它们启动。生产者进程将数据放入队列，消费者进程从队列中取出数据并处理。生产者进程完成后，我们向队列发送 None 作为结束信号，告知消费者没有更多数据。每个消费者在接收到 None 后会停止工作。

注意，我们在 consumer 函数中使用了 queue.task_done() 来标记任务完成。这是可选的，但在使用 join() 方法等待队列中的所有任务完成时很有用。

这个模式允许多个生产者并发地向队列中放入数据，同时多个消费者并发地从队列中取出并处理数据，直到所有生产者完成生产，消费者接收到结束信号。

当使用 multiprocessing.Queue 进行多个生产者和多个消费者的场景时，队列可以很好地协调这些进程。以下是一个示例，展示了如何创建多个生产者和多个消费者，它们共享同一个队列：

# encoding:utf-8
import multiprocessing
import time
import randomdef consumer(queue):"""作者：阙辉"""while True:item = queue.get()  # 从队列中获取数据if item is None:print(f"Consumer {multiprocessing.current_process().name} received end signal.")queue.task_done()  # 标记任务完成breakprint(f"Consumer {multiprocessing.current_process().name} received {item}")time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))  # 模拟处理时间queue.task_done()  # 标记任务完成def producer(queue, items):"""作者：阙辉"""for item in items:print(f"Producer {multiprocessing.current_process().name} sent {item}")queue.put(item)time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))  # 模拟生产时间if __name__ == '__main__':manager = multiprocessing.Manager()q = manager.Queue()  # 使用 Manager.Queue 来支持多个生产者和消费者模式# 创建多个消费者进程consumers = [multiprocessing.Process(target=consumer, args=(q,)) for _ in range(4)]# 创建多个生产者进程producers = [multiprocessing.Process(target=producer, args=(q, range(20))) for _ in range(4)]# 启动所有消费者进程for c in consumers:c.start()# 启动所有生产者进程for p in producers:p.start()# 等待所有生产者完成for p in producers:p.join()# 发送结束信号，告知所有消费者没有更多数据for _ in consumers:q.put(None)# 等待所有消费者完成for c in consumers:c.join()print("All tasks completed.")