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mob64ca12e7f20c 2024-06-14 03:43:35 ©著作权

文章标签 全局变量多进程 Python 文章分类 Python 后端开发

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Python多进程共享全局变量

在Python中，多进程可以通过共享全局变量来进行数据交换和共享信息。但是，由于多进程之间是相互独立的，因此在使用全局变量时需要注意避免出现数据竞争和冲突的情况。本文将介绍如何在Python中使用多进程共享全局变量，并提供示例代码。

多进程共享全局变量的方法

在Python中，可以使用multiprocessing模块创建多进程。要在多个进程之间共享全局变量，可以使用Manager对象来创建一个共享的Namespace或Value对象。这样，多个进程就可以访问和修改这些共享的全局变量。

代码示例

下面是一个简单的示例，演示了如何在Python中使用多进程共享全局变量：

import multiprocessing

# 定义一个共享的全局变量
shared_value = multiprocessing.Value('i', 0)

def increment_shared_value():
    global shared_value
    with shared_value.get_lock():
        shared_value.value += 1

if __name__ == '__main__':
    processes = []
    
    for _ in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=increment_shared_value)
        processes.append(p)
        p.start()
    
    for p in processes:
        p.join()

    print("Final shared value:", shared_value.value)

在上面的示例中，我们首先定义了一个共享的全局变量shared_value，并使用multiprocessing.Value来创建一个Value对象来存储整型值。然后，我们定义了一个函数increment_shared_value，用来增加shared_value的值。在increment_shared_value函数中，我们使用了get_lock方法来获取锁，确保多个进程对shared_value进行操作时不会出现竞争条件。最后，我们创建了5个进程，并让它们同时调用increment_shared_value函数来增加shared_value的值。

序列图示例

下面是一个简单的序列图示例，演示了多进程共享全局变量的过程：

sequenceDiagram
    participant P1
    participant P2
    participant P3
    participant shared_value
    
    P1->>shared_value: 获取锁
    P2->>shared_value: 获取锁
    P3->>shared_value: 获取锁
    
    shared_value->>P1: 返回锁
    shared_value->>P2: 返回锁
    shared_value->>P3: 返回锁
    
    P1->>shared_value: 修改值
    P2->>shared_value: 修改值
    P3->>shared_value: 修改值

在序列图中，P1、P2和P3代表三个不同的进程，它们同时尝试获取shared_value的锁。然后，它们依次修改shared_value的值，并返回锁。