python multiprocessing多进程变量共享与加锁的实现

下面我来详细讲解一下“python multiprocessing多进程变量共享与加锁的实现”的完整攻略。

简介

Python 的 multiprocessing 模块提供了一种使用多进程并行处理数据的方法，可以显著提高数据处理的速度。不过在多进程编程中，每个进程独立运行，各自维护着自己的内存空间，因此共享变量需要特别处理，否则容易出现多个进程并发修改同一个变量的情况，导致数据不一致。此外，加锁也是实现多进程编程的重要手段之一，可以保证同一时间只有一个进程在访问共享资源，从而保证数据的正确性。

变量共享

在使用多进程编程时，如果需要共享变量，可以使用 multiprocessing 模块的 Manager 类。Manager 类提供了一种创建共享变量的方法，可以创建一个共享字典、列表、数组等数据结构，多个进程可以同时读写这些共享变量，从而实现数据共享。

下面是一个使用共享变量的示例代码：

import multiprocessing
import time

def worker(d):
    d['count'] += 1
    print(f"worker-{multiprocessing.current_process().pid}: {d['count']}")
    time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    manager = multiprocessing.Manager()
    data = manager.dict({'count': 0})
    processes = []
    for i in range(3):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(data,))
        p.start()
        processes.append(p)
    for p in processes:
        p.join()
    print(f"result: {data['count']}")

此代码创建了一个共享字典 data，包含一个 count 键，每个进程启动后会对 count 值加 1，等待一秒后再次打印 count 值。最后主进程等待所有子进程执行完毕后，打印最终的 count 值。这里使用了 Manager 类创建了共享字典 data，通过进程间共享 data 实现了多进程共享变量的功能。

加锁

多进程编程中，与共享变量相关的一个重要问题是数据的同步和互斥，为了保证数据的一致性，需要使用锁进行保护。Python 的 multiprocessing 模块提供了 Lock、RLock、Semaphore 和 BoundedSemaphore 等多种锁类型，其中 Lock 是最常用的一种锁。

下面是一个加锁的示例代码：

import multiprocessing
import time

def worker(d, l):
    for i in range(5):
        l.acquire()
        d['count'] += 1
        print(f"worker-{multiprocessing.current_process().pid}: {d['count']}")
        l.release()
        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    manager = multiprocessing.Manager()
    data = manager.dict({'count': 0})
    lock = manager.Lock()
    processes = []
    for i in range(3):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(data,lock))
        p.start()
        processes.append(p)
    for p in processes:
        p.join()
    print(f"result: {data['count']}")

此代码创建了一个共享字典 data，包含一个 count 键，每个进程启动后会对 count 值加 1，等待一秒后再次打印 count 值。同时在 worker 函数中使用锁保护了数据的操作过程，使得同一时刻只有一个进程能够修改共享变量，从而避免了数据不一致的问题。

总结

Python 的 multiprocessing 模块提供了一种使用多进程并行处理数据的方法，但在多进程编程中需要特别处理共享变量和加锁等多个问题。为了实现多进程编程的正确性，需要对变量共享和加锁等相关技术有一定的了解。在进行实际开发时，需要根据实际情况进行合理的选择和应用。