Justin-刘清政的博客

1-Python中的GIL

2020-03-25

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

进程间数据是独立的,可以借助于队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的。

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

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
from multiprocessing import Manager,Process,Lock
def work(d,lock):
with lock: # 不加锁而操作共享的数据,肯定会出现数据错乱
d['count']-=1

if __name__ == '__main__':
lock=Lock()
with Manager() as m:
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 in p_l:
p.join()
print(dic)
Tags: Python
使用支付宝打赏
使用微信打赏

点击上方按钮,请我喝杯咖啡!

扫描二维码,分享此文章