python多进程 主进程和子进程间共享和不共享全局变量实例

Python 多进程默认不能共享全局变量

主进程与子进程是并发执行的，进程之间默认是不能共享全局变量的(子进程不能改变主进程中全局变量的值)。

如果要共享全局变量需要用（multiprocessing.Value("d",10.0)，数值）（multiprocessing.Array("i",[1,2,3,4,5])，数组）（multiprocessing.Manager().dict()，字典）（multiprocessing.Manager().list(range(5))）。

进程通信（进程之间传递数据）用进程队列（multiprocessing.Queue()，单向通信），管道（ multiprocessing.Pipe() ，双向通信）。

import multiprocessing
import time
import os

datalist=['+++'] #全局变量，主进程与子进程是并发执行的，他们不能共享全局变量(子进程不能改变主进程中全局变量的值)

def adddata():
 global datalist
 datalist.append(1)
 datalist.append(2)
 datalist.append(3)
 print("子进程",os.getpid(),datalist)


if __name__=="__main__":

 p=multiprocessing.Process(target=adddata,args=())
 p.start()
 p.join()
 datalist.append("a")
 datalist.append("b")
 datalist.append("c")
 print("主进程",os.getpid(),datalist)

Python 进程之间共享数据(全局变量)

进程之间共享数据(数值型)：

import multiprocessing

def func(num):
 num.value=10.78 #子进程改变数值的值，主进程跟着改变

if __name__=="__main__":
 num=multiprocessing.Value("d",10.0) # d表示数值,主进程与子进程共享这个value。（主进程与子进程都是用的同一个value）
 print(num.value)

 p=multiprocessing.Process(target=func,args=(num,))
 p.start()
 p.join()

 print(num.value)

进程之间共享数据(数组型)：

import multiprocessing

def func(num):
 num[2]=9999 #子进程改变数组，主进程跟着改变

if __name__=="__main__":
 num=multiprocessing.Array("i",[1,2,3,4,5]) #主进程与子进程共享这个数组
 print(num[:])

 p=multiprocessing.Process(target=func,args=(num,))
 p.start() 
 p.join()

 print(num[:])

进程之间共享数据(dict,list)：

import multiprocessing

def func(mydict,mylist):
 mydict["index1"]="aaaaaa" #子进程改变dict,主进程跟着改变
 mydict["index2"]="bbbbbb"
 mylist.append(11)  #子进程改变List,主进程跟着改变
 mylist.append(22)
 mylist.append(33)

if __name__=="__main__":
 with multiprocessing.Manager() as MG: #重命名
  mydict=multiprocessing.Manager().dict() #主进程与子进程共享这个字典
  mylist=multiprocessing.Manager().list(range(5)) #主进程与子进程共享这个List

  p=multiprocessing.Process(target=func,args=(mydict,mylist))
  p.start()
  p.join()

  print(mylist)
  print(mydict)

多线程用全局变量(global)

以上这篇python多进程 主进程和子进程间共享和不共享全局变量实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持python博客。