Python程序中的進程操做-進程間數據共享(multiprocess.Manager)

目錄

• 1、進程之間的數據共享
  • 1.1 Manager模塊介紹
  • 1.2 Manager例子

1、進程之間的數據共享

展望將來，基於消息傳遞的併發編程是大勢所趨

即使是使用線程，推薦作法也是將程序設計爲大量獨立的線程集合，經過消息隊列交換數據。

這樣極大地減小了對使用鎖定和其餘同步手段的需求，還能夠擴展到分佈式系統中。

但進程間應該儘可能避免通訊，即使須要通訊，也應該選擇進程安全的工具來避免加鎖帶來的問題。

之後咱們會嘗試使用數據庫來解決如今進程之間的數據共享問題。

1.1 Manager模塊介紹

進程間數據是獨立的，能夠藉助於隊列或管道實現通訊，兩者都是基於消息傳遞的。

雖然進程間數據獨立，但能夠經過Manager實現數據共享，事實上Manager的功能遠不止於此。

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

from multiprocessing import Manager,Process,Lock
def work(d,lock):
    with lock:  # 不加鎖而操做共享的數據,確定會出現數據錯亂
        d['count']-=1

if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    with Manager() as m:
        dic=m.dict({'count':100})
        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:
            p.join()
        print(dic)