多进程通信 python 大模型
在Python中，可以使用多种方式实现多进程通信。下面是一个使用队列（Queue）进行多进程通信的示例代码：
```python
import multiprocessing
def producer(queue):
    for i in range(10):
        item = "Item %d" % i
        queue.put(item)
        print("Produced:", item)
def consumer(queue):
    while True:
        item = ()
        if item is None:
            break
        print("Consumed:", item)
if __name__ == "__main__":
    queue = multiprocessing.Queue()
   
    p1 = multiprocessing.Process(target=producer, args=(queue,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=consumer, args=(queue,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()
```
在这个示例中，我们创建了两个进程，一个是生产者进程（producer），用于向队列中放入元素；另一个是消费者进程（consumer），用于从队列中取出元素。
在主进程中，我们创建了一个队列（queue）作为生产者和消费者之间的通信通道。
通过调用`multiprocessing.Queue()`创建队列对象，并将其作为参数传递给生产者和消费者进程。
生产者进程通过调用`queue.put(item)`将元素放到队列中，并打印出生产的元素。
进程间通信 共享内存
消费者进程通过调用`()`从队列中取出元素，并打印出消费的元素。
需要注意的是，当队列中没有元素可供消费时，消费者进程会阻塞，直到队列中有新的元素可供消费。
此外，在示例代码中使用了`if __name__ == "__main__":`来判断当前代码是否在主进程中运行，这是为了防止创建子进程时出现递归调用的问题。
在实际的大型模型中，可以根据具体需求选择其他的多进程通信方式，如共享内存（Shared Memory）、管道（Pipe）等。

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