展望未來，基于消息傳遞的并發編程是大勢所趨

即便是使用線程，推薦做法也是將程序設計為大量獨立的線程集合，通過消息隊列交換數據。

這樣極大地減少了對使用鎖定和其他同步手段的需求，還可以擴展到分布式系統中。

但進程間應該盡量避免通信，即便需要通信，也應該選擇進程安全的工具來避免加鎖帶來的問題。

以后我們會嘗試使用數據庫來解決現在進程之間的數據共享問題。

1.1Manager模塊介紹

進程間數據是獨立的，可以借助于隊列或管道實現通信，二者都是基于消息傳遞的。

雖然進程間數據獨立，但可以通過Manager實現數據共享，事實上Manager的功能遠不止于此。

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.

1.2Manager例子

code

frommultiprocessing import Manager,Process,Lock

def work(d,lock):

withlock: # 不加鎖而操作共享的數據,肯定會出現數據錯亂

d['count']-=1

if __name__ == '__main__':lock=Lock()

with Manager()asm:

dic=m.dict({'count':100})

p_l=[]for i in range(100):

p=Process(target=work,args=(dic,lock))

p_l.append(p)

p.start()for p inp_l:

p.join()

print(dic)

outputs

macname@MacdeMacBook-Pro py %python3 cccccc.py

{'count': 0}

macname@MacdeMacBook-Pro py %

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python进程数据共享_python程序中的进程操作-进程间的数据共享的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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