温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

python 进程间数据共享multiProcess.Manger实现解析

发布时间:2020-09-14 17:21:37 来源:脚本之家 阅读:157 作者:Cecilia喜陈 栏目:开发技术

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}

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持亿速云。

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI