Python Multiprocessing 全局变量实现指南
1. 引言
在Python中，多进程编程可以通过multiprocessing模块来实现。然而，由于多进程是并行执行的，每个进程都有自己的内存空间，因此默认情况下无法直接共享全局变量。但是，在一些特殊情况下，我们可能需要在多个进程之间共享数据。本指南将教你如何在多进程中实现全局变量的共享。
2. 实现步骤
下面是实现“Python Multiprocessing 全局变量”的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入multiprocessing模块 |
| 2 | 定义全局变量 |
| 3 | 创建共享内存对象 |
| 4 | 创建子进程 |
| 5 | 在子进程中访问全局变量 |
| 6 | 启动子进程 |
| 7 | 等待子进程结束 |
| 8 | 在主进程中访问全局变量 |
接下来，我们将详细介绍每个步骤所需的代码，并对其进行注释。
3. 代码实现
3.1 导入multiprocessing模块
首先，我们需要导入multiprocessing模块，以便使用其中的多进程功能。
import multiprocessing
3.2 定义全局变量
在主进程中，我们需要定义一个全局变量，它将在子进程中被共享。
global_variable = None
3.3 创建共享内存对象
为了在多个进程之间共享全局变量，我们需要创建一个共享内存对象。
shared_variable = multiprocessing.Value('i', 0)
这里的'i'表示共享的数据类型为整数，初始值为0。
3.4 创建子进程
接下来，我们需要创建一个子进程，该进程将在其中访问并修改全局变量。
def child_process(shared_variable):
# 在子进程中修改全局变量
shared_variable.value = 42
这里我们定义了一个名为child_process的函数，它接受一个共享变量作为参数，并在其中修改该共享变量的值。
3.5 启动子进程
我们使用multiprocessing.Process类创建一个子进程，并将共享变量作为参数传递给子进程。
process = multiprocessing.Process(target=child_process, args=(shared_variable,))
3.6 等待子进程结束
在启动子进程之后，我们需要使用process.join()方法等待子进程完成。
process.start()
process.join()
3.7 在主进程中访问全局变量
在子进程结束后，我们可以在主进程中访问和打印全局变量的值。
print(shared_variable.value)
4. 关系图
下面是一个使用mermaid语法绘制的关系图，以显示每个步骤之间的关系。
erDiagram
step1 -- step2
step2 -- step3
step3 -- step4
step4 -- step5
step5 -- step6
step6 -- step7
step7 -- step8
5. 甘特图
下面是一个使用mermaid语法绘制的甘特图，以显示每个步骤的时间安排。
gantt
title Python Multiprocessing 全局变量实现甘特图
section 实现步骤
导入模块 :a1, 2022-01-01, 1d
定义全局变量 :a2, after a1, 1d
创建共享内存对象 :a3, after a2, 1d
创建子进程 :a4, after a3, 1d
在子进程中访问全局变量 :a5, after a4, 1d
启动子进程 :a6, after a5, 1d
等待子进程结束 :a
