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Author: yongxinz

python/Python 多进程之间共享变量.md

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+# Python 多进程之间共享变量
+
+Python 多线程之间共享变量很简单，直接定义全局 global 变量即可。而多进程之间是相互独立的执行单元，这种方法就不可行了。
+
+不过 Python 标准库已经给我们提供了这样的能力，使用起来也很简单。但要分两种情况来看，一种是 Process 多进程，一种是 Pool 进程池的方式。
+
+### Process 多进程
+
+使用 Process 定义的多进程之间共享变量可以直接使用 multiprocessing 下的 Value，Array，Queue 等，如果要共享 list，dict，可以使用强大的 Manager 模块。
+
+```python
+import multiprocessing
+
+
+def func(num):
+    # 共享数值型变量
+    # num.value = 2
+
+    # 共享数组型变量
+    num[2] = 9999
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    # 共享数值型变量
+    # num = multiprocessing.Value('d', 1)
+    # print(num.value)
+
+    # 共享数组型变量
+    num = multiprocessing.Array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
+    print(num[:])
+
+    p = multiprocessing.Process(target=func, args=(num,))
+    p.start()
+    p.join()
+
+    # 共享数值型变量
+    # print(num.value)
+
+    # 共享数组型变量
+    print(num[:])
+```
+
+### Pool 进程池
+
+进程池之间共享变量是不能使用上文方式的，因为进程池内进程关系并非父子进程，想要共享，必须使用 Manage 模块来定义。
+
+```python
+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)
+```
+
+还有一点需要注意，在共享 list 时，像下面这样写 func 是不起作用的。
+
+```python
+def func(my_list, my_dict):
+    my_list = [10, 11]
+    my_dict['a'] = 1
+    my_dict['b'] = 2
+```
+
+这样写相当于重新定义了一个局部变量，并没有作用到原来的 list 上，必须使用 append，extend 等方法。
+
+**参考文档：**
+
+https://blog.csdn.net/houyanhua1/article/details/78244288
+
+**往期精彩：**

python/src/multi_process.py

@@ -0,0 +1,29 @@
+import multiprocessing
+
+
+def func(num):
+    # 共享数值型变量
+    # num.value = 10.78
+
+    # 共享数组型变量
+    num[2] = 9999
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    # 共享数值型变量
+    # num = multiprocessing.Value('d', 10.0)
+    # print(num.value)
+
+    # 共享数组型变量
+    num = multiprocessing.Array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
+    print(num[:])
+
+    p = multiprocessing.Process(target=func, args=(num,))
+    p.start()
+    p.join()
+
+    # 共享数值型变量
+    # print(num.value)
+
+    # 共享数组型变量
+    print(num[:])

python/src/multi_process_pool.py

@@ -0,0 +1,23 @@
+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)