python 多进程共享全局变量之Manager()详解

Manager支持的类型有

list,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Queue,Value和Array。

但当使用Manager处理list、dict等可变数据类型时，需要注意一个陷阱，即Manager对象无法监测到它引用的可变对象值的修改，需要通过触发__setitem__方法来让它获得通知。

而触发__setitem__方法比较直接的办法就是增加一个中间变量，如同在C语言中交换两个变量的值一样：

int a=1;int b=2;int tmp=a;a=b;b=tmp;

python例子：

from multiprocessing import Manager,Process
def test_manager():
　　m[0]['id'] = 2
m = Manager().list()
m.append({"id":1})
p = Process(target=test_manager)
p.start()
p.join()
print m[0]

执行结果：

{"id":1}

并未改变

修改test_manager()

def test_manager():
 tmp = m[0]
 tmp{"id"} = 2
 m[0] = tmp

此时执行结果即为：

{"id":2}

另外，对于Process需注意对象要可被序列化pickle

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我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 对Python的多进程锁的使用方法详解

    很多时候,我们需要在多个进程中同时写一个文件,如果不加锁机制,就会导致写文件错乱 这个时候,我们可以使用multiprocessing.Lock() 我一开始是这样使用的: import multiprocessing lock = multiprocessing.Lock() class MatchProcess(multiprocessing.Process): def __init__(self, threadId, mfile, lock): multiprocessing.Proces

  • 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,BoundedSemaph

  • Python并发之多进程的方法实例代码

    一,进程的理论基础 一个应用程序,归根结底是一堆代码,是静态的,而进程才是执行中的程序,在一个程序运行的时候会有多个进程并发执行. 进程和线程的区别: 进程是系统资源分配的基本单位. 一个进程内可以包含多个线程,属于一对多的关系,进程内的资源,被其内的线程共享 线程是进程运行的最小单位,如果说进程是完成一个功能,那么其线程就是完成这个功能的基本单位 进程间资源不共享,多进程切换资源开销,难度大,同一进程内的线程资源共享,多线程切换资源开销,难度小 进程与线程的共同点: 都是为了提高程序运行效率,

  • Python实现多进程的四种方式

    方式一: os.fork() # -*- coding:utf-8 -*- """ pid=os.fork() 1.只用在Unix系统中有效,Windows系统中无效 2.fork函数调用一次,返回两次:在父进程中返回值为子进程id,在子进程中返回值为0 """ import os pid=os.fork() if pid==0: print("执行子进程,子进程pid={pid},父进程ppid={ppid}".format

  • Python多进程写入同一文件的方法

    最近用python的正则表达式处理了一些文本数据,需要把结果写到文件里面,但是由于文件比较大,所以运行起来花费的时间很长.但是打开任务管理器发现CPU只占用了25%,上网找了一下原因发现是由于一个叫GIL的存在,使得Python在同一时间只能运行一个线程,所以只占用了一个CPU,由于我的电脑是4核的,所以CPU利用率就是25%了. 既然多线程没有什么用处,那就可以使用多进程来处理,毕竟多进程是可以不受GIL影响的.Python提供了一个multiprocessing的多进程库,但是多进程也有一些

  • Python global全局变量函数详解

    global语句的作用 在编写程序的时候,如果想为一个在函数外的变量重新赋值,并且这个变量会作用于许多函数中时,就需要告诉python这个变量的作用域是全局变量.此时用global语句就可以变成这个任务,也就是说没有用global语句的情况下,是不能修改全局变量的. 在python的函数使用时,经常会碰到参数定义的问题.如果不声明全局变量,会报错 count = 1 def cc(): count = count+1 cc() Traceback (most recent call last):

  • 从局部变量和全局变量开始全面解析Python中变量的作用域

    理解全局变量和局部变量 1.定义的函数内部的变量名如果是第一次出现, 且在=符号前,那么就可以认为是被定义为局部变量.在这种情况下,不论全局变量中是否用到该变量名,函数中使用的都是局部变量.例如: num = 100 def func(): num = 123 print num func() 输出结果是123.说明函数中定义的变量名num是一个局部变量,覆盖全局变量.再例如: num = 100 def func(): num += 100 print num func() 输出结果是:Unb

  • python 多进程共享全局变量之Manager()详解

    Manager支持的类型有 list,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Queue,Value和Array. 但当使用Manager处理list.dict等可变数据类型时,需要注意一个陷阱,即Manager对象无法监测到它引用的可变对象值的修改,需要通过触发__setitem__方法来让它获得通知. 而触发__setitem__方法比较直接的办法就是增加一个中间变量,如同在C语言中交换两个变量

  • Python多进程并发(multiprocessing)用法实例详解

    本文实例讲述了Python多进程并发(multiprocessing)用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython).最多只能用满1个CPU核心. Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,你只需要定义一个函数,Python会替你完成其他所有事情.借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换. 1.新建单一进程 如果我们新建少量进程,可以如下: import multiprocessing import t

  • Python多进程之进程同步及通信详解

    Python多进程之进程同步及通信详解

    目录 进程同步 Lock(锁) 进程通信 Queue(队列) Pipe(管道) Semaphore(信号量) Event(事件) 总结 上篇文章介绍了什么是进程.进程与程序的关系.进程的创建与使用.创建进程池等,接下来就来介绍一下进程同步及进程通信. 进程同步 当多个进程使用同一份数据资源的时候,因为进程的运行没有顺序,运行起来也无法控制,如果不加以干预,往往会引发数据安全或顺序混乱的问题,所以要在多个进程读写共享数据资源的时候加以适当的策略,来保证数据的一致性问题. Lock(锁) 一个Loc

  • Python threading Local()函数用法案例详解

    Python threading Local()函数用法案例详解

    目录 前言 local() 函数是什么? local()函数如何用? 1. 不做标记,不做隔离 2.使用local()函数加以控制 3. 模拟实现local()的功能,创建一个箱子 4. 简化代码操作,进一步模拟实现local()函数 总结 前言 当多线程访问同一个公共资源时,如果涉及到修改该公共资源的操作就可能会出现由于数据不同步导致的线程安全问题.一般情况下我们可以通过给公共资源加互斥锁的方式来处理该问题. 当然,除非必须将多线程使用的资源设置为公共资源的情况.如果一个资源不需要在多个线程之

  • Python探索之URL Dispatcher实例详解

    URL dispatcher简单点理解就是根据URL,将请求分发到相应的方法中去处理,它是对URL和View的一个映射,它的实现其实也很简单,就是一个正则匹配的过程,事先定义好正则表达式和该正则表达式对应的view方法,如果请求的URL符合这个正则表达式,那么就分发这个请求到这个view方法中. 有了这个base,我们先抛出几个问题,提前思考一下: 这个映射定义在哪里?当映射很多时,如果有效的组织? URL中的参数怎么获取,怎么传给view方法? 如何在view或者是template中反解出UR

  • Python中的变量和作用域详解

    作用域介绍 python中的作用域分4种情况: L:local,局部作用域,即函数中定义的变量: E:enclosing,嵌套的父级函数的局部作用域,即包含此函数的上级函数的局部作用域,但不是全局的: G:globa,全局变量,就是模块级别定义的变量: B:built-in,系统固定模块里面的变量,比如int, bytearray等. 搜索变量的优先级顺序依次是:作用域局部>外层作用域>当前模块中的全局>python内置作用域,也就是LEGB. x = int(2.9) # int bu

  • 基于Python __dict__与dir()的区别详解

    Python下一切皆对象,每个对象都有多个属性(attribute),Python对属性有一套统一的管理方案. __dict__与dir()的区别: dir()是一个函数,返回的是list: __dict__是一个字典,键为属性名,值为属性值: dir()用来寻找一个对象的所有属性,包括__dict__中的属性,__dict__是dir()的子集: 并不是所有对象都拥有__dict__属性.许多内建类型就没有__dict__属性,如list,此时就需要用dir()来列出对象的所有属性. __di

  • Python中协程用法代码详解

    本文研究的主要是python中协程的相关问题,具体介绍如下. Num01–>协程的定义 协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine. 首先我们得知道协程是啥?协程其实可以认为是比线程更小的执行单元. 为啥说他是一个执行单元,因为他自带CPU上下文.这样只要在合适的时机, 我们可以把一个协程 切换到另一个协程. 只要这个过程中保存或恢复 CPU上下文那么程序还是可以运行的. Num02–>协程和线程的差异 那么这个过程看起来和线程差不多.其实不然, 线程切换从系统层面远不止保存和恢复 CP

  • python 实现GUI(图形用户界面)编程详解

    Python支持多种图形界面的第三方库,包括: wxWidgets Qt GTK Tkinter: Tkinter 模块(Tk 接口)是 Python 的标准 Tk GUI 工具包的接口 .Tk 和 Tkinter 可以在大多数的 Unix 平台下使用,同样可以应用在 Windows 和 Macintosh 系统里.Tk8.0 的后续版本可以实现本地窗口风格,并良好地运行在绝大多数平台中. wxPython:wxPython 是一款开源软件,是 Python 语言的一套优秀的 GUI 图形库,允

随机推荐