python 進程間數(shù)據(jù)共享multiProcess.Manger實現(xiàn)解析
一、進程之間的數(shù)據(jù)共享
展望未來，基于消息傳遞的并發(fā)編程是大勢所趨
即便是使用線程，推薦做法也是將程序設(shè)計為大量獨立的線程集合，通過消息隊列交換數(shù)據(jù)。
這樣極大地減少了對使用鎖定和其他同步手段的需求，還可以擴展到分布式系統(tǒng)中。
但進程間應(yīng)該盡量避免通信，即便需要通信，也應(yīng)該選擇進程安全的工具來避免加鎖帶來的問題。
以后我們會嘗試使用數(shù)據(jù)庫來解決現(xiàn)在進程之間的數(shù)據(jù)共享問題。
1.1 Manager模塊介紹
雖然進程間數(shù)據(jù)獨立，但可以通過Manager實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，事實上Manager的功能遠(yuǎn)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這里可以共享列表，字典等很多數(shù)據(jù)類型
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})#生成一個字典，可在多個進程間共享和傳遞
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: #等待結(jié)果
p.join()
print(dic)
{'count':0}
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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