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So teilen Sie Sperren zwischen Prozessen in Python-Multiprocessing-Anwendungen

Barbara Streisand
Barbara StreisandOriginal
2024-10-17 10:52:02783Durchsuche

How to Share Locks Between Processes in Python Multiprocessing Applications

Sperren prozessübergreifend mit Python teilen

In Multithread-Anwendungen sind Sperren entscheidend für die Synchronisierung des Zugriffs auf gemeinsam genutzte Ressourcen. Wenn diese Prozesse jedoch auf mehrere untergeordnete Prozesse verteilt sind, kann die gemeinsame Nutzung von Sperren zwischen ihnen eine Herausforderung sein.

Problem:

Stellen Sie sich eine Funktion vor, die eine Multiprocessing-Sperre verwendet () Objekt (l), um den Zugriff auf kritische Ressourcen zu verwalten. Nach dem Erstellen eines Pools von Arbeitsprozessen (pool) und einer Teilfunktion (func), die die Sperre als Argument übergibt, führt der Versuch, pool.map() zu verwenden, um die Aufgabe auf mehrere Prozesse zu verteilen, zu einem Laufzeitfehler: „Objekte sperren.“ sollte nur durch Vererbung zwischen Prozessen geteilt werden für die Kommunikation zwischen Prozessen.

Lösung:

Um diese Einschränkung zu überwinden und die Sperre erfolgreich über Prozesse hinweg zu teilen, gibt es zwei praktikable Ansätze:

Verwenden eines Manager-Objekts:

  1. Erstellen Sie eine multiprocessing.Manager()-Instanz (m) und übergeben Sie eine Manager.Lock(), die eine sichere Datenfreigabe ermöglicht zwischen Prozessen.

    Diese Methode führt zu zusätzlichem Overhead, da ein externer Managerprozess und IPC erforderlich sind.

    • Übergabe der Sperre bei der Poolerstellung :
  2. Übergeben Sie das reguläre multiprocessing.Lock() (l) bei der Poolinitialisierung mit dem Initialisierer kwarg.

    Dadurch wird die Sperrinstanz in allen untergeordneten Prozessen global zugänglich gemacht. Eliminierung der Notwendigkeit einer Teilfunktion.

    • Codebeispiel (mit der zweiten Lösung):
Durch Befolgen dieser Methoden , können Sie Sperren effektiv zwischen Prozessen teilen und so die Synchronisierung und Datenfreigabe in verteilten Python-Anwendungen ermöglichen.

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