Python通过Manager方式实现多个无关联进程共享数据的实现

Python通过Manager方式实现多个无关联进程共享数据的实现方法如下：

准备工作

首先需要导入multiprocessing模块，从中获取Manager类。

import multiprocessing

# 获取Manager类
manager = multiprocessing.Manager()

使用Manager创建共享变量

在获取了Manager类之后，我们可以使用Manager实例创建一个共享变量。

# 创建一个共享列表
shared_list = manager.list()

# 向共享列表中添加元素
shared_list.append(1)
shared_list.append(2)

该shared_list即为多个进程中共享的变量。

在进程中使用共享变量

要在多个进程中使用共享变量，首先需要生成多个进程。这里以生成两个进程为例。

# 定义进程函数
def func(shared_list):
    shared_list.append(3)

# 生成两个进程，并将共享列表作为参数传入进程中
p1 = multiprocessing.Process(target=func, args=(shared_list,))
p2 = multiprocessing.Process(target=func, args=(shared_list,))

在进程函数中，我们可以通过直接修改共享列表的方式，实现多个进程间的数据共享。

运行并输出结果

最后，启动并运行两个进程，并输出共享列表的内容。

# 启动两个进程
p1.start()
p2.start()

# 等待两个进程运行结束
p1.join()
p2.join()

# 输出共享列表的内容
print(shared_list)

运行上述代码后，输出结果为[1, 2, 3, 3]，表示两个进程均向共享列表中添加了元素3。

示例1：进程池中共享数据

import multiprocessing

# 获取Manager类
manager = multiprocessing.Manager()

# 创建一个共享列表
shared_list = manager.list()

# 定义进程函数
def func(i):
    shared_list.append(i)

# 创建进程池
pool = multiprocessing.Pool(processes=2)

# 向进程池中添加任务
for i in range(10):
    pool.apply(func, (i,))

# 关闭进程池
pool.close()

# 等待进程池运行结束
pool.join()

# 输出共享列表的内容
print(shared_list)

在上述示例中，我们使用多进程池的方式创建了2个进程，并向进程池中添加10个任务。在任务函数中，我们向共享列表中添加了参数i的值。最后，运行完所有任务，输出共享列表即可看到每个进程添加的值。

示例2：多个进程间共享字典

import multiprocessing

# 获取Manager类
manager = multiprocessing.Manager()

# 创建一个共享字典
shared_dict = manager.dict()

# 定义进程函数
def func(key, value):
    shared_dict[key] = value

# 生成两个进程
p1 = multiprocessing.Process(target=func, args=('a', 1))
p2 = multiprocessing.Process(target=func, args=('b', 2))

# 启动两个进程
p1.start()
p2.start()

# 等待两个进程运行结束
p1.join()
p2.join()

# 输出共享字典的内容
print(shared_dict)

在上述示例中，我们创建了一个共享字典，并向其中添加了两个键值对。在进程函数中，我们通过操作共享字典，向字典中添加了键值对。最终输出共享字典的内容。