Python實現(xiàn)多進程之間共享變量
更新時間：2024年11月25日 09:19:01 作者：程序員貝塔
Python多線程和多進程之間共享變量的方法有所不同,多線程可以直接使用global變量,而多進程則需要使用multiprocessing庫中的Value、Array、Queue等或Manager模塊,Pool進程池中進程間共享變量時,必須使用Manager模塊,在共享list時,不能直接賦值
Python多進程之間共享變量
Python 多線程之間共享變量很簡單，直接定義全局 global 變量即可。而多進程之間是相互獨立的執(zhí)行單元，這種方法就不可行了。
不過 Python 標準庫已經(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 多進程，一種是 Pool 進程池的方式。
Process 多進程
使用 Process 定義的多進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 進程池
進程池之間共享變量是不能使用上文方式的，因為進程池內進程關系并非父子進程，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)還有一點需要注意，在共享 list 時，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這樣寫相當于重新定義了一個局部變量，并沒有作用到原來的 list 上，必須使用 append，extend 等方法。
總結
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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