python 进程间数据共享multiProcess.Manger实现解析

概述python 进程间数据共享multiProcess.Manger实现解析 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

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,Lockdef 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}

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总结

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