使用Python多进程共享全局变量的方法

Python多进程编程是在单个程序中使用多个并发执行序列的方法。可以创建子进程，每个子进程可以运行并执行操作。在使用多个并发执行序列的同时，共享全局变量是一个非常普遍的问题。在此文章中，我们将讨论在Python多进程编程中共享全局变量的方法。

一、使用Manager对象共享全局变量

Manager对象是一个专为Python并发编程所设计的类，可以很容易地共享全局变量。使用Manager对象共享全局变量时，我们需要使用multiprocessing模块中的Manager对象。

import multiprocessing

def worker(idx, val, dic):
    val.value += idx
    dic[idx] = val.value

if __name__ == "__main__":
    value = multiprocessing.Value('d', 0.0)
    dictionary = multiprocessing.Manager().dict()
    jobs = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(idx, value, dictionary)) for idx in range(5)]

    for j in jobs:
        j.start()

    for j in jobs:
        j.join()

    print(dictionary.values())

在上述代码中，我们创建了一个Manager对象，用于共享全局变量（dictionary）。将子进程交替运行，执行worker函数。在worker函数中，我们更新了val变量并在dictionary中记录每个进程的状态。

二、使用共享数组共享全局变量

共享数组允许我们在多个进程之间共享数据。使用共享数组共享全局变量时，需要使用Python中提供的共享内存。

import multiprocessing

def worker(idx, arr):
    arr[idx] = idx * idx

if __name__ == "__main__":
    arr = multiprocessing.Array('i', range(5))
    jobs = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(idx, arr)) for idx in range(5)]
    for j in jobs:
        j.start()

    for j in jobs:
        j.join()

    print(arr[:])

在上述代码中，我们创建了一个共享数组arr，在worker函数中更新数组arr的值，并在main函数中输出数组的值。在这里，我们只使用了一个数组，但是在更具体的应用中，可以使用多个共享数组来存储复杂的数据结构。

三、使用共享锁控制进程访问

共享锁可以用于在进程之间共享同步对象。当有多个进程尝试同时访问某一资源时，共享锁可以保证其原子性。

import multiprocessing

def worker(val, lock):
    for i in range(5):
        with lock:
            print(val.value)
            val.value += 1

if __name__ == "__main__":
    val = multiprocessing.Value('i', 0)
    lock = multiprocessing.Lock()
    jobs = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(val, lock)) for idx in range(5)]
    for j in jobs:
        j.start()

    for j in jobs:
        j.join()

在上述代码中，我们使用了Val对象和Lock对象来共享变量和同步进程。在每个进程中，我们使用with语句来获取锁对象，确保同步的实现。这里可以看到，输出结果是原子性的。

四、使用共享队列传递数据

另一种共享全局变量的方法是使用共享队列进行数据传递。

import multiprocessing

def worker(q):
    for i in range(3):
        item = q.get()
        print(item)

if __name__ == "__main__":
    q = multiprocessing.Queue()
    jobs = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(q,)) for idx in range(5)]
    for j in jobs:
        j.start()

    for j in jobs:
        q.put("hello")

    for j in jobs:
        j.join()

在上述代码中，我们创建一个共享队列，向队列中发送数据并在每个进程中获取数据。在使用共享队列时，需要注意使用put和get方法进行队列操作。

五、使用共享内存实现高速缓存

将数据存储在共享内存中是实现高速缓存的一种有效方法。使用shelve模块可以更好地实现共享内存。

import multiprocessing
import shelve

def worker(idx, cache):
    cache['key_%d' % idx] = idx

if __name__ == '__main__':
    cache = shelve.open('Cache', writeback=True)
    jobs = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(idx, cache)) for idx in range(1000)]
    for j in jobs:
        j.start()

    for j in jobs:
        j.join()

    print(cache['key_0'], cache['key_1'], cache['key_999'])
    cache.close()

在上述代码中，我们使用了shelve模块将数据存储在磁盘上的共享内存中。在每个进程中，我们使用shelve模块对数据进行操作，确保数据存储的正确性。在程序结束后，我们可以使用相同的键来检索值。

六、总结：

Python多进程编程是一种方便且高效执行操作的方法，但是在共享全局变量时需要格外小心。在本文中，我们讨论了使用Manager对象、共享数组、共享锁、共享队列和共享内存实现高速缓存的方法来共享全局变量。需要仔细研究不同的方法，并根据需要选择最适合自己应用程序的方法。