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Wie synchronisiert man den Zugriff auf gemeinsam genutzte Daten prozessübergreifend in Python?

Barbara Streisand
Barbara StreisandOriginal
2024-11-27 15:06:15649Durchsuche

How to Synchronize Access to Shared Data Across Processes in Python?

Synchronisierung des Zugriffs auf gemeinsam genutzte Daten über Prozesse hinweg: Eine Multiprocessing-Lösung

In einem Szenario, in dem mehrere Prozesse gleichzeitig ein globales Wörterbuch bearbeiten, wird die Synchronisierung von entscheidender Bedeutung um konsistente Ergebnisse zu gewährleisten. Dieses Problem ist in einem Programm aufgetreten, bei dem mehrere Prozesse in einer Warteschlange zusammenarbeiten, während sie auf ein gemeinsam genutztes Wörterbuch D zugreifen und es ändern.

Die Diskrepanz tritt auf, wenn das Wörterbuch in einem untergeordneten Prozess überprüft wird, in dem die Änderungen sichtbar sind. Beim Beitritt zur Warteschlange des Hauptprozesses wird das Wörterbuch jedoch leer, was auf ein Synchronisierungs-/Sperrproblem hinweist.

Das Problem verstehen

Die Herausforderung bei der Synchronisierung ergibt sich aus der Tatsache, dass Verschiedene Prozesse arbeiten gleichzeitig mit demselben Wörterbuch. Ohne ordnungsgemäße Synchronisierung werden von jedem Prozess vorgenommene Änderungen möglicherweise nicht konsistent in allen Prozessen widergespiegelt, was zu beschädigten oder inkonsistenten Daten führt.

Lösung: Verwendung eines Managerobjekts

A Eine robuste Lösung beinhaltet die Verwendung eines Manager-Objekts aus der Multiprocessing-Bibliothek. Dieses Objekt bietet einen Mechanismus zum Erstellen und Verwalten gemeinsamer Datenstrukturen, auf die mehrere Prozesse gleichzeitig zugreifen und die sie ändern können.

Das Code-Snippet zeigt, wie dieser Ansatz effektiv implementiert werden kann:

from multiprocessing import Process, Manager

def f(d):
    d[1] += '1'
    d['2'] += 2

if __name__ == '__main__':
    manager = Manager()

    d = manager.dict()
    d[1] = '1'
    d['2'] = 2

    p1 = Process(target=f, args=(d,))
    p2 = Process(target=f, args=(d,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

    print(d)

In In diesem Beispiel erstellt die Methode manager.dict() ein gemeinsames Wörterbuch, auf das mehrere Prozesse zugreifen und das sie ändern können. Die Prozesse ändern gleichzeitig das Wörterbuch, das dann gedruckt wird und die aktualisierten Werte offenlegt.

Dieser Ansatz synchronisiert effektiv den Zugriff auf das gemeinsame Wörterbuch und stellt sicher, dass alle Prozesse eine konsistente Sicht auf die Datenänderungen haben.

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