八. 併發編程 (進程數據之間共享)

一 .Manager進程數據之間數據共享

1.數據之間共享概念

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。

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

from  multiprocessing import Process,Manager
def  aa(dic):
     dic["num"]-=1
     print(dic)  # {'num': 99}
if __name__ == '__main__':
    m=Manager()
    dic=m.dict({"num":100})
    # cc=[]
    p=Process(target=aa,args=(dic,))
    p.start()
    p.join()
    print("主進程",dic)  # 主進程 {'num': 99}

# 注意異步有一個問題就是 搶佔資源的問題 
不加鎖而操做共享的數據，確定會出現數據錯亂

def aa(dic):
    dic["num"] -= 1
    print(dic) #{'num': 52}

if __name__ == '__main__':
    m = Manager()
    dic = m.dict({"num": 100})
    cc=[]
    for i in range(50):
      p = Process(target=aa, args=(dic,))
      p.start()
      cc.append(p)
    for i in  cc:
        i.join()  #  阻塞同步
    print("主進程",dic)

#主進程 {'num': 52}

# 注意異步有一個問題就是 搶佔資源的問題 
 解決就加上鎖

from  multiprocessing import Process,Manager,Lock

def aa(dic,look):
    look.acquire()
    dic["num"] -= 1
    print(dic)
    look.release()
if __name__ == '__main__':
    m = Manager()
    l=Lock()
    dic = m.dict({"num": 100})
    cc=[]
    for i in range(50):
      p = Process(target=aa, args=(dic,l))
      p.start()
      cc.append(p)
    for i in  cc:
        i.join()  #  阻塞同步
    print("主進程",dic)

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)