使用Python多進程共享全局變量的方法

Python多進程編程是在單個程序中使用多個並發執行序列的方法。可以創建子進程，每個子進程可以運行並執行操作。在使用多個並發執行序列的同時，共享全局變量是一個非常普遍的問題。在此文章中，我們將討論在Python多進程編程中共享全局變量的方法。

一、使用Manager對象共享全局變量

Manager對象是一個專為Python並發編程所設計的類，可以很容易地共享全局變量。使用Manager對象共享全局變量時，我們需要使用multiprocessing模塊中的Manager對象。

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())

在上述代碼中，我們創建了一個Manager對象，用於共享全局變量（dictionary）。將子進程交替運行，執行worker函數。在worker函數中，我們更新了val變量並在dictionary中記錄每個進程的狀態。

二、使用共享數組共享全局變量

共享數組允許我們在多個進程之間共享數據。使用共享數組共享全局變量時，需要使用Python中提供的共享內存。

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[:])

在上述代碼中，我們創建了一個共享數組arr，在worker函數中更新數組arr的值，並在main函數中輸出數組的值。在這裡，我們只使用了一個數組，但是在更具體的應用中，可以使用多個共享數組來存儲複雜的數據結構。

三、使用共享鎖控制進程訪問

共享鎖可以用於在進程之間共享同步對象。當有多個進程嘗試同時訪問某一資源時，共享鎖可以保證其原子性。

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()

在上述代碼中，我們使用了Val對象和Lock對象來共享變量和同步進程。在每個進程中，我們使用with語句來獲取鎖對象，確保同步的實現。這裡可以看到，輸出結果是原子性的。

四、使用共享隊列傳遞數據

另一種共享全局變量的方法是使用共享隊列進行數據傳遞。

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()

在上述代碼中，我們創建一個共享隊列，向隊列中發送數據並在每個進程中獲取數據。在使用共享隊列時，需要注意使用put和get方法進行隊列操作。

五、使用共享內存實現高速緩存

將數據存儲在共享內存中是實現高速緩存的一種有效方法。使用shelve模塊可以更好地實現共享內存。

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()

在上述代碼中，我們使用了shelve模塊將數據存儲在磁盤上的共享內存中。在每個進程中，我們使用shelve模塊對數據進行操作，確保數據存儲的正確性。在程序結束後，我們可以使用相同的鍵來檢索值。

六、總結：

Python多進程編程是一種方便且高效執行操作的方法，但是在共享全局變量時需要格外小心。在本文中，我們討論了使用Manager對象、共享數組、共享鎖、共享隊列和共享內存實現高速緩存的方法來共享全局變量。需要仔細研究不同的方法，並根據需要選擇最適合自己應用程序的方法。