Python并行计算共享对象的实现
1. 概述
在Python中，我们可以使用多线程或多进程来实现并行计算。并行计算可以提高程序的运行效率，尤其是对于那些需要大量计算的任务。本文将教你如何在Python中实现并行计算共享对象。
2. 流程图
下面是实现并行计算共享对象的流程图：
graph LR
A[创建共享对象] --> B[创建锁]
B --> C[创建并启动线程/进程]
C --> D[获取共享对象的锁]
D --> E[对共享对象进行读写操作]
E --> F[释放共享对象的锁]
F --> C
3. 代码实现
3.1 创建共享对象
首先，我们需要创建一个共享对象，这个对象可以被多个线程或进程同时访问和修改。在Python中，我们可以使用multiprocessing.Value或multiprocessing.Array来创建共享对象。
import multiprocessing
# 创建一个共享整型对象
shared_value = multiprocessing.Value('i', 0)
# 创建一个共享列表对象
shared_array = multiprocessing.Array('d', [0.0, 0.0, 0.0])
上面的代码创建了一个共享整型对象shared_value和一个共享列表对象shared_array。
3.2 创建锁
接下来，我们需要创建一个锁来保证在对共享对象进行读写操作时的线程安全性。在Python中，我们可以使用multiprocessing.Lock来创建锁。
lock = multiprocessing.Lock()
3.3 创建并启动线程/进程
然后，我们需要创建并启动多个线程或进程，以实现并行计算。在Python中，我们可以使用multiprocessing.Process来创建进程，使用threading.Thread来创建线程。
import threading
import multiprocessing
def worker(shared_value, shared_array, lock):
# 获取共享对象的锁
lock.acquire()
# 对共享对象进行读写操作
shared_value.value += 1
shared_array[0] += 1.0
# 释放共享对象的锁
lock.release()
# 创建多个线程
threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=worker, args=(shared_value, shared_array, lock))
threads.append(t)
t.start()
# 创建多个进程
processes = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(shared_value, shared_array, lock))
processes.append(p)
p.start()
上面的代码创建了5个线程和5个进程，它们会同时对共享对象进行读写操作。
3.4 获取共享对象的锁
在对共享对象进行读写操作之前，我们需要获取共享对象的锁，以确保只有一个线程或进程可以同时对共享对象进行操作。在Python中，我们可以使用acquire方法来获取锁。
lock.acquire()
3.5 对共享对象进行读写操作
获取到锁之后，我们可以对共享对象进行读写操作。在这个例子中，我们对共享整型对象shared_value进行自增操作，对共享列表对象shared_array的第一个元素进行自增操作。
shared_value.value += 1
shared_array[0] += 1.0
3.6 释放共享对象的锁
在对共享对象操作完成之后，我们需要释放共享对象的锁，以便其他线程或进程可以获取到锁并进行操作。在Python中，我们可以使用release方法来释放锁。
lock.release()
4. 甘特图
下面是实现并行计算共享对象的甘特图：
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
section 创建共享对象
创建共享对象 : 2020-01-01, 1d
section 创建锁
创建锁 : 2020-01-02, 1d
section 创建线程/进程
创建线程/进程 : 2020-01-03, 3d
section 获取锁
获取锁 : 2020-01-03, 1d
section 对共享对象进行读写操作
