multiprocessing在python中的高级应用-托管对象

亦凉 2022-08-04 13:46 185阅读 0赞

继上一篇，介绍的[multiprocessing在python中的高级应用-共享数据与同步][multiprocessing_python_-]，此篇的主要内容主要介绍托管对象。

和线程不同，进程不支持共享对象。尽管可以像前面所述那样创建共享值和数组，但这对更高级的python对象（如字典、列表或用户定义类的实例）不起作用。但是multiprocessing模块确实提供了一种使用共享对象的途径，但前提是他们运行在所谓的管理器的控制之下。管理器是独立的子进程，其中存在真实的对象，并以服务器的形式运行。其他进程通过使用代理访问共享对象，这些代理作为管理器服务器的客户端运行。

使用简单托管对象的最直观方式是使用Manager()函数。

**Manager()**

在一个单独的进程中创建运行的管理器。返回值是SyncManager类型的实例，SyncManager类型定义在multiprocessing.managers模块中。

Manager()函数返回的SyncManager的实例m具有一系列方法，可用于创建共享对象并返回用于访问这些共享对象的代理。通常，可以创建一个管理器，并在启动任何新进程之前使用这些方法创建共享对象。这些已定义的方法如下：

**m.Array(typecode, sequence)**

在服务器上创建共享的Array实例并返回可访问它的代理。

**m.BoundSemaphore( \[value\] )**

在服务器上创建共享的threading.BoundedSemaphore实例，并返回可访问它的代理。

**m.Condition( \[ lock\] )**

在服务器上创建共享的threading.Condition实例，并返回可访问它的代理。lock是m.Lock()或m.RLock()方法创建的代理实例。

**m.dict( \[ args\] )**

在服务器上创建共享的dict实例，并返回可访问它的代理。此方法的参数与内置函数dict()中的参数相同。

**m.Event( )**

在服务器上创建共享的threading.Event 实例，并返回可访问它的代理。

**m.list( \[ sequence\] )**

在服务器上创建共享的list实例，并返回可访问它的代理。此方法的参数与内置函数list()中相同。

**m.Lock()**

在服务器上创建共享的threading.Lock实例,并返回可访问它的代理。

**m.Namespace()**

在服务器上创建共享的namespace对象，并返回可访问它的代理。namespace就是一个类似于python模块的对象。例如，如果n是一个命名空间代理，那么可以使用(.)赋值和读取属性，比如n.name=value或value=n.name。但name的名称十分重要。如果name以字母开头，那么这个值就是管理器所拥有的共享对象的一部分，所有其他进程均可访问它。如果name以下划线开头，那么它只是代理对象的一部分，并不是共享的。

**m.Queue()**

在服务器上创建共享的Queue.Queue对象,并返回可访问它的代理。

**m.RLock()**

在服务器上创建共享的threading.RLock对象，并返回可访问它的代理。

**m.Semaphore( \[ value\] )**

在服务器上创建共享的threading.Semaphore对象，并返回可访问的代理。

**m.Value(typecode, value)**

在服务器上创建一个共享的value对象，并返回可访问它的代理。

[multiprocessing_python_-]: http://blog.csdn.net/winterto1990/article/details/48104427

发表评论取消回复

表情：

评论列表（有 0 条评论，185人围观）

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读

相关 Python中的多进程multiprocessing

大家好！在本文中，我们将学习 Python 中的多进程multiprocessing。所以，让我们开始吧。什么是多进程？ Multiprocessing 是 Pyth

矫情吗；*/ 2023年10月03日 08:37/ 0 赞/ 25 阅读

相关 Python多进程中的multiprocessing

前言：本博文主要Python多进程中的`multiprocessing`。友情链接： 1. [Python多进程中的fork][Python_fork] 2. [Py

拼搏现实的明天。/ 2022年11月25日 11:52/ 0 赞/ 248 阅读

相关 multiprocessing在python中的高级应用-托管对象

继上一篇，介绍的[multiprocessing在python中的高级应用-共享数据与同步][multiprocessing_python_-]，此篇的主要内容主要介绍托管对象

亦凉/ 2022年08月04日 13:46/ 0 赞/ 186 阅读

相关 multiprocessing在python中的高级应用-共享数据与同步

通常，进程之间彼此是完全孤立的，唯一的通信方式是队列或管道。但可以使用两个对象来表示共享数据。其实，这些对象使用了共享内存（通过mmap模块）使访问多个进程成为可能。 Val

﹏ヽ暗。殇╰゛Y/ 2022年08月04日 13:44/ 0 赞/ 219 阅读

相关 multiprocessing在python中的高级应用-进程池

下面的类可以创建进程池，可以吧各种数据处理任务都提交给进程池。进程池提供的功能有点类似于列表解析和功能性编程操作（如映射-规约）提供的功能。 Pool( \[ numproc

Love The Way You Lie/ 2022年08月04日 13:44/ 0 赞/ 233 阅读

相关 multiprocessing在python中的高级应用-IPC 之 Pipe

作为使用队列的另一种形式，还可以使用管道在进程回见执行消息传递。 Pipe( \[ duplex\]) 在进程之间创建一条管道，并返回元组（conn1,conn2），其中

以你之姓@/ 2022年08月04日 13:44/ 0 赞/ 177 阅读

相关 multiprocessing在python中的高级应用-IPC 之 Queue

multiprocessing模块支持进程间通信的两种主要形式：管道和队列。这两种方法都使用了消息传递实现的，但队列接口有意模仿线程程序中常见的队列用法。有关Queue编

Dear 丶/ 2022年08月04日 13:42/ 0 赞/ 223 阅读

相关 multiprocessing在python中的高级应用-进程

本篇主要讲解multiprocessing中的重要模块-进程。 Process(\[group \[,target \[,name \[,args \[,kwargs\]\]

淩亂°似流年/ 2022年08月04日 13:42/ 0 赞/ 183 阅读

相关 XPath在python中的高级应用

XPath在python的爬虫学习中，起着举足轻重的地位，对比正则表达式 re两者可以完成同样的工作，实现的功能也差不多，但XPath明显比re具有优势，在网页分析上使re退居

男娘i/ 2022年08月04日 10:48/ 0 赞/ 175 阅读

相关 XPath在python中的高级应用

XPath在python的爬虫学习中，起着举足轻重的地位，对比正则表达式 re两者可以完成同样的工作，实现的功能也差不多，但XPath明显比re具有优势，在网页分析上使re退居

╰半夏微凉°/ 2022年05月31日 13:53/ 0 赞/ 193 阅读