利用JoinableQueue实现多进程数据的持久化与恢复

JoinableQueue是multiprocessing模块中的一个队列类，它提供了类似Queue的接口，并且额外提供了join方法用于阻塞程序，直到队列中所有的任务都被处理完毕。

要实现多进程数据的持久化与恢复，可以使用JoinableQueue来实现。下面是一个使用JoinableQueue实现多进程数据持久化与恢复的例子：

import multiprocessing


def worker(queue):
    while True:
        data = queue.get()
        if data == '_STOP':
            break
        print(f"Processing data: {data}")


def main():
    queue = multiprocessing.JoinableQueue()

    # 创建并启动多个子进程
    processes = []
    for _ in range(multiprocessing.cpu_count()):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue,))
        p.start()
        processes.append(p)

    # 将数据放入队列
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    for d in data:
        queue.put(d)

    # 添加_STOP标记，表示任务结束
    for _ in range(len(processes)):
        queue.put('_STOP')

    # 等待所有子进程完成任务
    queue.join()

    # 队列中的任务已经处理完毕，可以做一些后续操作
    print("All tasks completed.")


if __name__ == '__main__':
    main()

在这个例子中，我们首先创建了一个JoinableQueue对象。然后使用multiprocessing.cpu_count()获取当前系统的CPU核心数，创建了与CPU核心数相等的子进程，并将队列对象作为参数传递给子进程的worker函数。

在worker函数中，每个子进程会循环从队列中获取数据，直到获取到_STOP标记为止。然后打印出每个子进程处理的数据。

在主进程中，我们将要处理的数据放入队列中，然后为每一个子进程放入_STOP标记，以表示任务结束。最后调用队列的join方法，阻塞主进程，直到队列中的所有任务都被处理完毕。

这样就实现了多进程数据的持久化与恢复。在实际应用中，可以根据具体的需求在worker函数中处理数据，并在主进程中加入一些后续操作，比如将处理结果存入文件等。