Python multiprocessing.Manager介绍和实例（进程间共享数据）

Python中进程间共享数据，处理基本的queue，pipe和value+array外，还提供了更高层次的封装。使用multiprocessing.Manager可以简单地使用这些高级接口。

Manager()返回的manager对象控制了一个server进程，此进程包含的python对象可以被其他的进程通过proxies来访问。从而达到多进程间数据通信且安全。

Manager支持的类型有list,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Queue,Value和Array。

1） Manager的dict，list使用

import multiprocessing

import time

def worker(d, key, value):

 d[key] = value
if __name__ == '__main__':

 mgr = multiprocessing.Manager()

 d = mgr.dict()

 jobs = [ multiprocessing.Process(target=worker, args=(d, i, i*2))

 for i in range(10) 

 ]

 for j in jobs:

 j.start()

 for j in jobs:

 j.join()

 print ('Results:' )

 for key, value in enumerate(dict(d)):

 print("%s=%s" % (key, value))

 

# the output is :

# Results:

# 0=0

# 1=1

# 2=2

# 3=3

# 4=4

# 5=5

# 6=6

# 7=7

# 8=8

# 9=9

上面为manager.dict的使用实例。

2）namespace对象没有公共的方法，但是有可写的属性。

然而当使用manager返回的namespace的proxy的时候，_属性值属于proxy，跟原来的namespace没有关系。

>>> manager = multiprocessing.Manager()

>>> Global = manager.Namespace()

>>> Global.x = 10

>>> Global.y = 'hello'

>>> Global._z = 12.3 # this is an attribute of the proxy

>>> print(Global)

Namespace(x=10, y='hello') 

到此这篇关于Python multiprocessing.Manager介绍和实例（进程间共享数据）就介绍到这了。人必须善良，但也要学会适当保护自己，因为有时候善良会被当成愚蠢和懦弱，从而遭受侮辱和迫害。更多相关Python multiprocessing.Manager介绍和实例（进程间共享数据）内容请查看相关栏目，小编编辑不易，再次感谢大家的支持！