Python實(shí)現(xiàn)多進(jìn)程之間共享變量
Python多進(jìn)程之間共享變量
Python 多線程之間共享變量很簡單，直接定義全局 global 變量即可。而多進(jìn)程之間是相互獨(dú)立的執(zhí)行單元，這種方法就不可行了。
不過 Python 標(biāo)準(zhǔn)庫已經(jīng)給我們提供了這樣的能力，使用起來也很簡單。
但要分兩種情況來看，一種是 Process 多進(jìn)程，一種是 Pool 進(jìn)程池的方式。
Process 多進(jìn)程
使用 Process 定義的多進(jìn)程之間共享變量可以直接使用 multiprocessing 下的 Value，Array，Queue 等，如果要共享 list，dict，可以使用強(qiáng)大的 Manager 模塊。
import multiprocessing
def func(num):
# 共享數(shù)值型變量
# num.value = 2
# 共享數(shù)組型變量
num[2] = 9999
if __name__ == '__main__':
# 共享數(shù)值型變量
# num = multiprocessing.Value('d', 1)
# print(num.value)
# 共享數(shù)組型變量
num = multiprocessing.Array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
print(num[:])
p = multiprocessing.Process(target=func, args=(num,))
p.start()
p.join()
# 共享數(shù)值型變量
# print(num.value)
# 共享數(shù)組型變量
print(num[:])Pool 進(jìn)程池
進(jìn)程池之間共享變量是不能使用上文方式的，因?yàn)檫M(jìn)程池內(nèi)進(jìn)程關(guān)系并非父子進(jìn)程，想要共享，必須使用 Manager 模塊來定義。
from multiprocessing import Pool, Manager
def func(my_list, my_dict):
my_list.append(10)
my_list.append(11)
my_dict['a'] = 1
my_dict['b'] = 2
if __name__ == '__main__':
manager = Manager()
my_list = manager.list()
my_dict = manager.dict()
pool = Pool(processes=2)
for i in range(0, 2):
pool.apply_async(func, (my_list, my_dict))
pool.close()
pool.join()
print(my_list)
print(my_dict)還有一點(diǎn)需要注意，在共享 list 時(shí)，像下面這樣寫 func 是不起作用的。
def func(my_list, my_dict):
my_list = [10, 11]
my_dict['a'] = 1
my_dict['b'] = 2這樣寫相當(dāng)于重新定義了一個(gè)局部變量，并沒有作用到原來的 list 上，必須使用 append，extend 等方法。
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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