Python的多进程模块提供了在所有的用户间管理共享信息的管理者(Manager)。一个管理者对象控制着持有Python对象的服务进程,并允许其它进程操作共享对象。
管理者有以下特性:
下面来看一个再进程之间共享对象的例子:
首先,程序创建了一个管理者的字典,在 n
个 taskWorkers
之间共享,每个worker更新字典的某一个index。
所有的worker完成之后,新的列表打印到 stdout
: :
import multiprocessing
def worker(dictionary, key, item):
dictionary[key] = item
print("key = %d value = %d" % (key, item))
if __name__ == '__main__':
mgr = multiprocessing.Manager()
dictionary = mgr.dict()
jobs = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(dictionary, i, i*2)) for i in range(10)]
for j in jobs:
j.start()
for j in jobs:
j.join()
print('Results:', dictionary)
(译者注: 源代码中少了一行print,译者加上了,能得到和书中输出一样的结果)
运行结果如下: :
$ python manager.py
key = 0 value = 0
key = 3 value = 6
key = 2 value = 4
key = 1 value = 2
key = 4 value = 8
key = 5 value = 10
key = 8 value = 16
key = 6 value = 12
key = 7 value = 14
key = 9 value = 18
Results: {0: 0, 3: 6, 2: 4, 1: 2, 4: 8, 5: 10, 8: 16, 6: 12, 7: 14, 9: 18}
我们在先声明了一个manager: :
mgr = multiprocessing.Manager()
下面一行创建了 dictionary
类型的一个数据结构: :
dictionary = mgr.dict()
然后,启动多进程: :
jobs = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(dictionary, i, i*2)) for i in range(10)]
for j in jobs:
j.start()
这里,目标函数 taskWorker
往字典中添加一个item: :
def worker(dictionary, key, item):
dictionary[key] = item
最后,我们得到字典所有的值并打印出来: :
for j in jobs:
j.join()
print('Results:', dictionary)