python中进程间数据通讯模块multiprocessing.Manager的介绍

本篇文章给大家带来的内容是关于python中进程间数据通讯模块multiprocessing.Manager的介绍，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。

目前开发中有遇到进程间需要共享数据的情况. 所以研究了下multiprocessing.Manager, 主要会以dict为例子, 说明下进程间共享(同一个父进程).

dict使用说明

import multiprocessing
# 1. 创建一个Manger对象
manager = multiprocessing.Manager()
# 2. 创建一个dict
temp_dict = manager.dict()
# 3. 创建一个测试程序
def test(idx, test_dict):
    test_dict[idx] = idx
# 4. 创建进程池进行测试
pool = multiprocessing.Pool(4)
for i in range(100):
    pool.apply_async(test, args=(i, temp_dict))
pool.close()
pool.join()
print(temp_dict)

too simple.

简单的源码分析

这时我们再看一个例子

import multiprocessing
# 1. 创建一个Manger对象
manager = multiprocessing.Manager()
# 2. 创建一个dict
temp_dict = manager.dict()
temp_dict['test'] = {}
# 3. 创建一个测试程序
def test(idx, test_dict):
    test_dict['test'][idx] = idx
# 4. 创建进程池进行测试
pool = multiprocessing.Pool(4)
for i in range(100):
    pool.apply_async(test, args=(i, temp_dict))
pool.close()
pool.join()
print(temp_dict)

可以看到输出结果是奇怪的{'test': {}}
如果我们简单修改一下代码

import multiprocessing
# 1. 创建一个Manger对象
manager = multiprocessing.Manager()
# 2. 创建一个dict
temp_dict = manager.dict()
temp_dict['test'] = {}
# 3. 创建一个测试程序
def test(idx, test_dict):
    row = test_dict['test']
    row[idx] = idx
    test_dict['test'] = row
# 4. 创建进程池进行测试
pool = multiprocessing.Pool(4)
for i in range(100):
    pool.apply_async(test, args=(i, temp_dict))
pool.close()
pool.join()
print(temp_dict)

这时输出结果就符合预期了.

为了了解这个现象背后的原因, 我简单去读了一下源码, 主要有以下几段代码很关键.

def Manager():
    '''
    Returns a manager associated with a running server process

    The managers methods such as `Lock()`, `Condition()` and `Queue()`
    can be used to create shared objects.
    '''
    from multiprocessing.managers import SyncManager
    m = SyncManager()
    m.start()
    return m
    
...
    def start(self, initializer=None, initargs=()):
        '''
        Spawn a server process for this manager object
        '''
        assert self._state.value == State.INITIAL

        if initializer is not None and not hasattr(initializer, '__call__'):
            raise TypeError('initializer must be a callable')

        # pipe over which we will retrieve address of server
        reader, writer = connection.Pipe(duplex=False)

        # spawn process which runs a server
        self._process = Process(
            target=type(self)._run_server,
            args=(self._registry, self._address, self._authkey,
                  self._serializer, writer, initializer, initargs),
            )
        ident = ':'.join(str(i) for i in self._process._identity)
        self._process.name = type(self).__name__  + '-' + ident
        self._process.start()
...

上面代码可以看出, 当我们声明了一个Manager对象的时候, 程序实际在其他进程启动了一个server服务, 这个server是阻塞的, 以此来实现进程间数据安全.
我的理解就是不同进程之间操作都是互斥的, 一个进程向server请求到这部分数据, 再把这部分数据修改, 返回给server, 之后server再去处理其他进程的请求.

回到上面的奇怪现象上, 这个操作test_dict['test'][idx] = idx实际上在拉取到server上的数据后进行了修改, 但并没有返回给server, 所以temp_dict的数据根本没有变化. 在第二段正常代码, 就相当于先向服务器请求数据, 再向服务器传送修改后的数据. 这样就可以解释这个现象了.

进程间数据安全

这个时候如果出现一种情况, 两个进程同时请求了一份相同的数据, 分别进行修改, 再提交到server上会怎么样呢? 那当然是数据产生异常. 基于此, 我们需要Manager的另一个对象, Lock(). 这个对象也不难理解, Manager本身就是一个server, dict跟lock都来自于这个server, 所以当你lock住的时候, 其他进程是不能取到数据, 自然也不会出现上面那种异常情况.

代码示例:

import multiprocessing
# 1. 创建一个Manger对象
manager = multiprocessing.Manager()
# 2. 创建一个dict
temp_dict = manager.dict()
lock = manager.Lock()
temp_dict['test'] = {}
# 3. 创建一个测试程序
def test(idx, test_dict, lock):
    lock.acquire()
    row = test_dict['test']
    row[idx] = idx
    test_dict['test'] = row
    lock.release()
# 4. 创建进程池进行测试
pool = multiprocessing.Pool(4)
for i in range(100):
    pool.apply_async(test, args=(i, temp_dict, lock))
pool.close()
pool.join()
print(temp_dict)

切忌不要进程里自己新建lock对象, 要使用统一的lock对象.

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