113 python程序中的进程操作-进程间数据共享(multiProcess.Manger)

Posted Cecilia Chen

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了113 python程序中的进程操作-进程间数据共享(multiProcess.Manger)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、进程之间的数据共享

展望未来,基于消息传递的并发编程是大势所趋

即便是使用线程,推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合,通过消息队列交换数据。

这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求,还可以扩展到分布式系统中。

但进程间应该尽量避免通信,即便需要通信,也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题。

以后我们会尝试使用数据库来解决现在进程之间的数据共享问题。

1.1 Manager模块介绍

虽然进程间数据独立,但可以通过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此。

A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other processes to manipulate them using proxies.

A manager returned by Manager() will support types list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array.

1.2 Manager例子

  • manager这里可以共享列表,字典等很多数据类型
from multiprocessing import Manager,Process,Lock
def work(d,lock):
    lock.acquire()
    d['count'] -= 1
    lock.release()


if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    with Manager() as m:
        dic = m.dict({'count':100})#生成一个字典,可在多个进程间共享和传递
        p_l = []
        for i in range(100):
            p = Process(target=work,args=(dic,lock))
            p_l.append(p)
            p.start()
        for p in p_l: #等待结果
            p.join()
        print(dic)

{‘count‘:0}

以上是关于113 python程序中的进程操作-进程间数据共享(multiProcess.Manger)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

112 python程序中的进程操作-进程之间进行通信(mulitiProcessing Queue队列)

Python网编_进程间的数据共享

Python多任务--进程,协程

进程间的数据共享

进程间的通讯(IPC)方式

python之进程