浅谈Python 多进程默认不能共享全局变量的问题

在Python中，多进程是一种常见的并发编程方式，它可以充分利用多核处理器的优势来提高程序的执行效率。然而，与多线程不同，多进程默认情况下不能共享全局变量，这是由于每个进程都有自己独立的内存空间所导致的。本文将详细讲解这个问题，并提供两个示例来说明。

为什么多进程默认不能共享全局变量？

多进程之间不能共享全局变量的原因是每个进程都有自己独立的内存空间。当我们创建一个新的进程时，操作系统会为该进程分配一块独立的内存空间，这个空间包含了进程的代码、数据和堆栈等信息。因此，每个进程都有自己的全局变量副本，它们互相之间是不可见的。

如何在多进程中共享全局变量？

要在多进程中共享全局变量，我们可以使用一些特殊的机制来实现。下面是两个示例来说明如何解决这个问题。

示例一：使用multiprocessing模块的Value和Array类

multiprocessing模块提供了Value和Array类，它们可以在多个进程之间共享数据。Value类用于共享一个单一的值，而Array类用于共享一个数组。下面是一个示例代码：

from multiprocessing import Process, Value, Array

def update_value(val):
    val.value += 1

def update_array(arr):
    for i in range(len(arr)):
        arr[i] += 1

if __name__ == '__main__':
    val = Value('i', 0)
    arr = Array('i', [0, 1, 2, 3, 4])

    p1 = Process(target=update_value, args=(val,))
    p2 = Process(target=update_array, args=(arr,))

    p1.start()
    p2.start()

    p1.join()
    p2.join()

    print(val.value)  # 输出：1
    print(arr[:])     # 输出：[1, 2, 3, 4, 5]

在这个示例中，我们使用Value类共享一个整数变量val，并使用Array类共享一个整数数组arr。在两个子进程中，我们分别对这两个共享变量进行了加一操作。最后，我们打印出这两个共享变量的值，可以看到它们已经被成功更新。

示例二：使用multiprocessing模块的Manager类

multiprocessing模块还提供了Manager类，它可以创建一个共享的命名空间，其中包含了多个共享变量。下面是一个示例代码：

from multiprocessing import Process, Manager

def update_dict(d):
    d['count'] += 1

if __name__ == '__main__':
    manager = Manager()
    shared_dict = manager.dict({'count': 0})

    p = Process(target=update_dict, args=(shared_dict,))

    p.start()
    p.join()

    print(shared_dict['count'])  # 输出：1

在这个示例中，我们使用Manager类创建了一个共享的字典shared_dict，其中包含了一个名为count的计数器。在子进程中，我们对这个计数器进行了加一操作。最后，我们打印出这个计数器的值，可以看到它已经被成功更新。

总结

多进程默认情况下不能共享全局变量，因为每个进程都有自己独立的内存空间。要在多进程中共享全局变量，我们可以使用multiprocessing模块提供的Value、Array和Manager类来实现。通过这些机制，我们可以在多个进程之间共享数据，从而实现并发编程的目标。