python 进程间数据共享multiProcess.Manger实现解析

下面我将详细讲解“Python进程间数据共享multiProcess.Manager实现解析”的完整攻略。

什么是进程间数据共享？

在并发编程中，进程间数据的共享是必不可少的一个环节。因为不同进程之间是互相独立的，如果不进行数据共享，则各个进程之间无法进行数据交互，从而无法实现并发编程的效果。

Python中的进程间数据共享

在Python中，可以使用multiProcessing库实现进程间数据共享。其中，multiProcessing.Manager类封装了一些方法，可以实现多个进程之间的数据共享，方便进行并发编程。下面，我们就来详细介绍如何使用multiProcessing.Manager来实现多个进程之间的数据共享。

Step1：创建Manager对象

首先，我们需要创建一个Manager对象，用于创建一些共享的数据类型，例如List、Dict等。创建方法如下：

from multiprocessing import Manager

manager = Manager()

Step2：使用Manager对象创建共享数据对象

上面创建的Manager对象，可以通过一些方法，来创建一些共享的数据类型。常用的方法有：list、dict、Namespace等。这些方法可以看作是对原有数据类型的一种共享实现。示例如下：

shared_list = manager.list()
shared_dict = manager.dict()
shared_ns = manager.Namespace()

Step3：在子进程中获取共享的数据对象

在子进程中获取共享的数据对象，需要使用Manager的方法，在该方法中，指定需要共享的数据类型。获取的数据对象，可以直接在子进程中修改，修改后的值会自动同步给其他进程。示例如下：

from multiprocessing import Process

def child_process(shared_list, shared_dict):
    shared_list.append(1)
    shared_dict['key'] = 'value'

p = Process(target=child_process, args=(shared_list, shared_dict))
p.start()
p.join()

Step4：使用共享数据对象

在主进程中，可以直接使用共享数据对象，获取其中保存的数据。示例代码如下：

print(shared_list[0])
print(shared_dict['key'])

示例说明

下面，我们来看两个示例，分别是使用Manager实现的进程池和计数器。

示例1：进程池

from multiprocessing import Pool, Manager

def foo(data, shared_list):
    res = data * 2
    shared_list.append(res)
    return res

if __name__ == '__main__':
    manager = Manager()
    shared_list = manager.list()

    with Pool(4) as p:
        p.starmap(foo, [(i, shared_list) for i in range(10)])

    print(shared_list)

在该示例中，我们首先创建了一个Manager对象，并使用该对象创建了一个共享的List。然后，我们使用Pool创建4个进程，每个进程执行foo函数，将数据乘以2，然后将结果加入共享的List中。最后，输出共享List中的数据。

示例2：计数器

from multiprocessing import Process, Manager

def child_process(shared_ns):
    shared_ns.counter += 1

if __name__ == '__main__':
    manager = Manager()
    shared_ns = manager.Namespace()
    shared_ns.counter = 0

    processes = []
    for i in range(10):
        p = Process(target=child_process, args=(shared_ns,))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

    print(shared_ns.counter)

在该示例中，我们创建了一个计数器共享对象，然后使用10个子进程分别将共享对象中计数器加1。最后，输出计数器加1后的结果。