python 进程间数据共享multiProcess.Manger实现解析
更新时间：2019年09月23日 10:12:40 作者：Cecilia喜陈
这篇文章主要介绍了python 进程间数据共享multiProcess.Manger实现解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
一、进程之间的数据共享
展望未来，基于消息传递的并发编程是大势所趋
即便是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合，通过消息队列交换数据。
这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求，还可以扩展到分布式系统中。
但进程间应该尽量避免通信，即便需要通信，也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题。
以后我们会尝试使用数据库来解决现在进程之间的数据共享问题。
1.1 Manager模块介绍
虽然进程间数据独立，但可以通过Manager实现数据共享，事实上Manager的功能远不止于此。
A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other processes to manipulate them using proxies.
A manager returned by Manager() will support types list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array.
1.2 Manager例子
manager这里可以共享列表，字典等很多数据类型
from multiprocessing import Manager,Process,Lock
def work(d,lock):
lock.acquire()
d['count'] -= 1
lock.release()
if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
with Manager() as m:
dic = m.dict({'count':100})#生成一个字典，可在多个进程间共享和传递
p_l = []
for i in range(100):
p = Process(target=work,args=(dic,lock))
p_l.append(p)
p.start()
for p in p_l: #等待结果
p.join()
print(dic)
{'count':0}
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
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