Python3与C＃并发编程之 进程实战篇

进程篇就这么结束了，下次说说线程、并发+协程

1.6.进程间状态共享

应该尽量避免进程间状态共享，但需求在那，所以还是得研究，官方推荐了两种方式：

1.共享内存（ or ）

之前说过 ：在 之间使用没问题，用到 ，就使用 ， 和 ，就不太一样了：

看看源码：（Manager里面的Array和Process共享的Array不是一个概念，而且也没有同步机制）

以 为例看看怎么用：

输出：（ 和 是 安全的）

类型方面的对应关系：

这两个类型其实是 类型，更多的类型可以去 查看，来张图：

回头解决 的时候会用到 系列或者 系列的共享库（讲线程的时候会说）

关于进程安全的补充说明：对于原子性操作就不用说，铁定安全，但注意一下 并不是原子性操作：

输出：（理论上应该是:5×1000=5000）

稍微改一下才行：（进程安全：只是提供了安全的方法，并不是什么都不用你操心了）

输出：（关于锁这块，后面讲线程的时候会详说，看看就好【语法的确比C#麻烦点】）

看看源码：（之前探讨如何优雅的杀死子进程，其中就有一种方法使用了 ）

扩展部分可以查看这篇文章：http://blog.51cto.com/11026142/1874807

2.服务器进程（ ）

官方文档：https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html#managers

有一个服务器进程负责维护所有的对象，而其他进程连接到该进程，通过代理对象操作服务器进程当中的对象

通过返回的经理 将支持类型

举个简单例子（后面还会再说）：(本质其实就是 )

输出：

服务器进程管理器比使用共享内存对象更灵活，因为它们可以支持任意对象类型。此外，单个管理器可以通过网络在不同计算机上的进程共享。但是，它们比使用共享内存慢（毕竟有了 ）

同步问题依然需要注意一下，举个例子体会一下：

扩展补充：

是一个进程安全对象，因此您可以将其直接传递给子进程并在所有进程中安全地使用它。

大多数可变Python对象（如list，dict,大多数类）不能保证进程中安全，所以它们在进程间共享时需要使用

多进程模式的缺点是创建进程的代价大，在 系统下，用 调用还行，在 下创建进程开销巨大。

Manager这块官方文档很详细，可以看看：https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html#managers

的可以参考这篇 or 这篇埋坑记（Manager一般都是部署在Linux的，Win的客户端不影响）

扩展补充

还记得之前的：无法将multiprocessing.Queue对象传递给Pool方法吗？其实一般都是这两种方式解决的：

使用Manager需要生成另一个进程来托管Manager服务器。 并且所有获取/释放锁的调用都必须通过IPC发送到该服务器。

使用初始化程序在池创建时传递常规 这将使 实例在所有子进程中全局共享

再看一下Pool的 方法：

第一种方法不够轻量级，在讲案例前，稍微说下第二种方法：(也算把上面留下的悬念解了)

输出：（就是在初始化Pool的时候，传了初始化执行的方法并传了参数： ）

Win下亦通用（win下没有 ）

1.7.分布式进程的案例

有了 的基础，咱们来个例子练练：

的缩略图：

服务器端代码：

客户端代码1：

客户端代码2：

输出图示：

服务器运行在Linux的测试：

其实还有一部分内容没说，明天得出去办点事，先到这吧，后面找机会继续带一下

参考文章：

进程共享的探讨：python-sharing-a-lock-between-processes

多进程锁的探讨：trouble-using-a-lock-with-multiprocessing-pool-pickling-error

JoinableQueue扩展：https://www.cnblogs.com/smallmars/p/7093603.html

Python多进程编程：https://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4445418.html

有深度但需要辩证看的两篇文章：

跨进程对象共享：http://blog.ftofficer.com/2009/12/python-multiprocessing-3-about-queue

关于Queue：http://blog.ftofficer.com/2009/12/python-multiprocessing-2-object-sharing-across-process