Python多进程数据共享

简介: Python多进程数据共享

使用global + 进程锁是无法对数据进行修改的,只能查看数据。

  • 代码如下:
import multiprocessing
x = 0
lock = multiprocessing.Lock()
def main():
    global x
    lock.acquire()
    x += 1
    lock.release()
if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(4)
    for i in range(4):
        pool.apply_async(main)
    pool.close()
    pool.join()
    print(x)   # 输出0 并未对数据进行更改
    print("end")

查了半天资料,并未发现 进程池数据共享,执行以下代码:

import multiprocessing
def main(num):
    num.value += 1
if __name__ == '__main__':
    num = multiprocessing.Value("d", 10.0)
    pool = multiprocessing.Pool(4)
    for i in range(4):
        pool.apply_async(main, args=(num,))
    pool.close()
    pool.join()
    print(num.value) # 值仍为10.0,并未改变
    print("end")  

要实现进程数据共享,就需要放弃进程池。。

如果有方法,请告诉我!


使用多进程进行数据共享

import multiprocessing
def main(v):
    v.value += 1
if __name__ == '__main__':
    value = multiprocessing.Value("d", 10.0)
    jobs = [multiprocessing.Process(target=main, args=(value,)) for i in range(10)]
    for j in jobs:
        j.start()
    for j in jobs:
        j.join()
    print('Results:', value.value)  # result 20.0 修改成功
相关文章
|
1月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python自动化处理Excel数据:从基础到进阶####
本文旨在为读者提供一个全面的指南,通过Python编程语言实现Excel数据的自动化处理。无论你是初学者还是有经验的开发者,本文都将帮助你掌握Pandas和openpyxl这两个强大的库,从而提升数据处理的效率和准确性。我们将从环境设置开始,逐步深入到数据读取、清洗、分析和可视化等各个环节,最终实现一个实际的自动化项目案例。 ####
136 10
|
7天前
|
存储 算法 Serverless
剖析文件共享工具背后的Python哈希表算法奥秘
在数字化时代,文件共享工具不可或缺。哈希表算法通过将文件名或哈希值映射到存储位置,实现快速检索与高效管理。Python中的哈希表可用于创建简易文件索引,支持快速插入和查找文件路径。哈希表不仅提升了文件定位速度,还优化了存储管理和多节点数据一致性,确保文件共享工具高效运行,满足多用户并发需求,推动文件共享领域向更高效、便捷的方向发展。
|
18天前
|
数据采集 Web App开发 监控
Python爬虫:爱奇艺榜单数据的实时监控
Python爬虫:爱奇艺榜单数据的实时监控
|
1月前
|
数据采集 分布式计算 大数据
构建高效的数据管道:使用Python进行ETL任务
在数据驱动的世界中,高效地处理和移动数据是至关重要的。本文将引导你通过一个实际的Python ETL(提取、转换、加载)项目,从概念到实现。我们将探索如何设计一个灵活且可扩展的数据管道,确保数据的准确性和完整性。无论你是数据工程师、分析师还是任何对数据处理感兴趣的人,这篇文章都将成为你工具箱中的宝贵资源。
|
2月前
|
传感器 物联网 开发者
使用Python读取串行设备的温度数据
本文介绍了如何使用Python通过串行接口(如UART、RS-232或RS-485)读取温度传感器的数据。详细步骤包括硬件连接、安装`pyserial`库、配置串行端口、发送请求及解析响应等。适合嵌入式系统和物联网应用开发者参考。
71 3
|
2月前
|
并行计算 数据处理 调度
Python中的并发编程:探索多线程与多进程的奥秘####
本文深入探讨了Python中并发编程的两种主要方式——多线程与多进程,通过对比分析它们的工作原理、适用场景及性能差异,揭示了在不同应用需求下如何合理选择并发模型。文章首先简述了并发编程的基本概念,随后详细阐述了Python中多线程与多进程的实现机制,包括GIL(全局解释器锁)对多线程的影响以及多进程的独立内存空间特性。最后,通过实例演示了如何在Python项目中有效利用多线程和多进程提升程序性能。 ####
|
2月前
|
图形学 Python
SciPy 空间数据2
凸包(Convex Hull)是计算几何中的概念,指包含给定点集的所有凸集的交集。可以通过 `ConvexHull()` 方法创建凸包。示例代码展示了如何使用 `scipy` 库和 `matplotlib` 绘制给定点集的凸包。
40 1
|
2月前
|
JSON 数据格式 索引
Python中序列化/反序列化JSON格式的数据
【11月更文挑战第4天】本文介绍了 Python 中使用 `json` 模块进行序列化和反序列化的操作。序列化是指将 Python 对象(如字典、列表)转换为 JSON 字符串,主要使用 `json.dumps` 方法。示例包括基本的字典和列表序列化,以及自定义类的序列化。反序列化则是将 JSON 字符串转换回 Python 对象,使用 `json.loads` 方法。文中还提供了具体的代码示例,展示了如何处理不同类型的 Python 对象。
|
2月前
|
数据采集 Web App开发 iOS开发
如何使用 Python 语言的正则表达式进行网页数据的爬取?
使用 Python 进行网页数据爬取的步骤包括:1. 安装必要库(requests、re、bs4);2. 发送 HTTP 请求获取网页内容;3. 使用正则表达式提取数据;4. 数据清洗和处理;5. 循环遍历多个页面。通过这些步骤,可以高效地从网页中提取所需信息。
|
2月前
|
调度 iOS开发 MacOS
python多进程一文够了!!!
本文介绍了高效编程中的多任务原理及其在Python中的实现。主要内容包括多任务的概念、单核和多核CPU的多任务实现、并发与并行的区别、多任务的实现方式(多进程、多线程、协程等)。详细讲解了进程的概念、使用方法、全局变量在多个子进程中的共享问题、启动大量子进程的方法、进程间通信(队列、字典、列表共享)、生产者消费者模型的实现,以及一个实际案例——抓取斗图网站的图片。通过这些内容,读者可以深入理解多任务编程的原理和实践技巧。
131 1