Python 许多进程 共享 内存，python multiprocessing 许多 进程 进程池。在前一篇博客中， 我们探讨了怎么通过命名管道实现进程间传信，但需在Windows中用Python调研Windows API，过程麻烦。所以呢，我们考虑通过共享内存的方式来达到目的。轻巧松许多进程传递的不是内存中的地址，而是整个对象。若要操作同一对象， 仍需用队列或其他许多进程共享变量...

import multiprocessing
import time
def worker:
    l.acquire
    print
    time.sleep
    print
    l.release
if __name__ == '__main__':
    l = multiprocessing.Lock
    with multiprocessing.Pool as pool:
        pool.starmap for i in range])

在此示例中，4个子进程会比访问Lock对象。个个子进程都会先求锁，然后休眠一段时候模拟施行任务，再说说释放锁。由于Lock能够确保同一时候只有一个进程持有锁，所以呢在许多线程访问共享数据时用Lock能够有效避免数据错误。

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Python进程池共享内存概述

本文将从优良几个方面详细阐述Python进程池共享内存的相关知识， 包括怎么用进程池、进程池的实现原理、进程池中的共享内存管理等。本文内容将涵盖：

进程池中的IPC传信

进程池中的进程之间是通过IPC的方式进行传信的，所以呢需要对进程共享的内存进行管理。Python中给了3种共享内存对象：Value、Array和Lock。具体的用方式如下：

许多进程间共享内存的实现

可实眼下同一主机任意进程间一巨大堆数据的传信，但许多进程对共享内存的访问存在着比。当然这些个机制不能由哪一个进程进行直接管理，只能由操作系统来完成其管理和维护。Linux给了一巨大堆的进程间传信机制，包括同一个主机下的不同进程和网络主机间的进程传信。

Python进程池的用示例

进程池是一种有效的处理许多任务并发的方式，Python给了标准库multiprocessing来支持进程池的用。

import multiprocessing
def worker:
    v.value += 1
if __name__ == '__main__':
    v = multiprocessing.Value
    with multiprocessing.Pool as pool:
        pool.map
    print

Value对象需要指定数据类型， 这里我们用了一种名为“i”的数据类型，表示4字节的整数。在worker函数中，将Value的值加1。主进程中创建了一个Value对象，并将其传递给4个子进程一边施行。到头来后来啊为4，说明4个子进程正确地共享了Value对象。

许多进程共享数组的实现

Array是一种可在许多进程间共享的数组，适用于包含优良几个值的场景。

import multiprocessing
def worker:
    for i in range):
        a += 1
if __name__ == '__main__':
    a = multiprocessing.Array
    with multiprocessing.Pool as pool:
        pool.map
    print)

Python进程池的原理

由于进程间的传信需要耗费比比看长远的时候， 为了搞优良进程池的效率，Python进程池采用了共享内存的方式。优良几个进程能一边访问同一块内存区域，让优良几个子进程共享同一份内存数据。

本文详细介绍了Python进程池共享内存的相关知识， 包括进程池的用、实现原理和共享内存管理等。通过本文的介绍，读者能了解到怎么在Python中实现许多进程共享内存，并搞优良程序的性能和效率。

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