您的位置:首页 > 编程语言 > Python开发

python类库32[多进程共享高级之Manager]

2013-03-24 19:37 232 查看
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')

完!
内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签: