python多进程重复加载的解决方式

下面是关于“python多进程重复加载的解决方式”的完整攻略：

问题背景

在使用python进行多进程编程时，存在一个常见问题：多个子进程会重复加载代码，导致进程之间的数据共享出现问题。因此，需要采用一些方式来解决这个问题。

解决方法

1.使用multiprocessing模块中的Manager对象

Manager对象是用来管理进程之间共享的数据的，它提供了一些常用的共享数据类型。在多进程编程中，我们可以使用Manager对象来共享需要被多个进程所访问的数据，比如列表、字典等。

下面是一个使用Manager对象的示例：

from multiprocessing import Process, Manager

def worker(i, l):
    l.append(i)
    print("Process %d : %s" % (i, str(l)))

if __name__ == "__main__":
    manager = Manager()
    l = manager.list()

    processes = []
    for i in range(5):
        p = Process(target=worker, args=(i, l,))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

    print("Result: %s" % str(l))

这个示例中，我们创建了一个Manager对象，使用它生成了一个列表l。在进程中调用l.append(i)时，实际上是在修改Manager对象中的数据。最后，我们打印出了进程共享的数据。

2.使用__name__ == 'main'

在python中，每个模块都有一个__name__属性，它可以指示该模块是被直接执行还是被导入。如果一个模块是被直接执行的，那么它的__name__属性的值就是__main__。

多进程编程中，我们可以在主模块中使用__name__ == 'main'来判断一个进程是不是主进程。如果一个进程是主进程，那么我们可以在该进程内进行全局变量的初始化和其他一些必要的操作，然后在启动子进程时把这些数据传递给子进程。

下面是一个使用__name__ == 'main'的示例：

import multiprocessing

def worker(i, data):
    print("Process %d : %s" % (i, data))

if __name__ == "__main__":
    data = [1, 2, 3, 4, 5]

    processes = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i, data,))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

在这个示例中，我们在主进程中创建了一个列表data，并在启动子进程时把data作为参数传递给了子进程。在子进程中，我们可以通过data来访问主进程内的全局变量。

总结

上述两种方法都能够有效解决多进程重复加载的问题，但在具体的应用中，要根据实际情况来选择使用何种方案。如果需要管理多个进程之间的共享数据，那么可以使用Manager对象；如果只需要在主进程中进行全局变量的初始化操作，并将数据传递给子进程，那么可以使用__name__ == 'main'。