Python3 多进程共享变量实现方法（亲测）

一、错误的实现方式

最初以为是没添加global声明导致修改未生效，但实际操作发现global方式在多进程中也只能读不能写。错误示例代码如下：

import multiprocessing# 声明一个全局变量
share_var = ["start flag"]def sub_process(process_name):# 企图像单个进程那样通过global声明使用全局变量global share_varshare_var.append(process_name)# 但是很可惜，在多进程中这样引用只能读，修改其他进程不会同步改变for item in share_var:print(f"{process_name}-{item}")passdef main_process():process_list = []# 创建进程1process_name = "process 1"tmp_process = multiprocessing.Process(target=sub_process,args=(process_name,))process_list.append(tmp_process)# 创建进程2process_name = "process 2"tmp_process = multiprocessing.Process(target=sub_process, args=(process_name,))process_list.append(tmp_process)# 启动所有进程for process in process_list:process.start()for process in process_list:process.join()if __name__ == "__main__":main_process()

执行结果如下，可以看到进程1中的修改未表现在进程2中（不过要注意，和多线程一样，如果运算量再大一点进程1并不一定比进程2先执行）：

二、共享普通类型变量实现方法

import multiprocessing# 不能将共享变量和共享锁定义成全局变量然后通过global引用那样会报错，只能传过来
def sub_process(process_name,share_var,share_lock):# 获取锁share_lock.acquire()share_var.append(process_name)# 释放锁share_lock.release()for item in share_var:print(f"{process_name}-{item}")passdef main_process():# 单个值声明方式。typecode是进制类型，value是初始值# share_var = multiprocessing.Manager().Value(typecode, value)# 数组声明方式。typecode是数组变量中的变量类型，sequence是数组初始值# share_var = multiprocessing.Manager().Array(typecode, sequence)# 字典声明方式# share_var = multiprocessing.Manager().dict()# 列表声明方式share_var = multiprocessing.Manager().list()share_var.append("start flag")# 声明一个共享锁share_lock = multiprocessing.Manager().Lock()process_list = []process_name = "process 1"tmp_process = multiprocessing.Process(target=sub_process,args=(process_name,share_var,share_lock))process_list.append(tmp_process)process_name = "process 2"tmp_process = multiprocessing.Process(target=sub_process, args=(process_name,share_var,share_lock))process_list.append(tmp_process)for process in process_list:process.start()for process in process_list:process.join()if __name__ == "__main__":main_process()

执行结果如下，可以看到进程1中的修改已表现在进程2中（不过要注意，和多线程一样，如果运算量再大一点进程1并不一定比进程2先执行）：

typecode如果是数值或单个字符，可为以下类型（注意有引号）：

Type Code	C Type	Python Type
'c'	char	character
'b'	signed char	int
'B'	unsigned char	int
'u'	Py_UNICODE	unicode character
'h'	signed short	int
'H'	unsigned short	int
'i'	signed int	int
'I'	unsigned int	int
'l'	signed long	int
'L'	unsigned long	int
'f'	float	float
'd'	double	flo

如果是字符串类型，typecode可为以下第一列形式（注意无引号）：

ctypes type	C type	Python type
c_bool	_Bool	bool (1)
char	char	1-character string
c_wchar	wchar_t	1-character unicode string
c_byte	char	int/long
c_ubyte	unsigned char	int/long
c_short	short	int/long
c_ushort	unsigned short	int/long
c_int	int	int/long
c_uint	unsigned in	int/long
c_long	long	int/long
c_ulong	unsigned long	int/long
c_longlong	__int64 or long long	int/long
c_ulonglong	unsigned __int64 or unsigned long long	int/long
c_float	float	float
c_double	double	float
c_longdouble	long double	float
c_char_p	char * (NUL terminated)	string or None
c_wchar_p	wchar_t * (NUL terminated)	unicode or None
c_void_p	void *	int/long or None

三、共享实例化对象实现方法

同事还想共享一个文件对象，然后问上边的方法是不是只能共享字典、列表，没法共享对象。

回头一看，Value和Array中typecode要求是c语言中存在的类型，其他只有dict()和list()方法没有其他方法，所以似乎上边的方法共享实例化对象是不行的。

import multiprocessing
import threading# 实例化一个全局文件对象
file_obj = open("1.txt","a")
share_lock = threading.Lock()def sub_process(process_name):global file_obj,share_lockshare_lock.acquire()file_obj.writelines(f"{process_name}")share_lock.release()passdef main_process():process_list = []# 创建进程1process_name = "process 1"tmp_process = multiprocessing.Process(target=sub_process,args=(process_name,))process_list.append(tmp_process)# 创建进程2process_name = "process 2"tmp_process = multiprocessing.Process(target=sub_process, args=(process_name,))process_list.append(tmp_process)# 启动所有进程for process in process_list:process.start()for process in process_list:process.join()if __name__ == "__main__":main_process()

3.2 共享需要修改实例化对象实现方法----使用BaseManager

global方式不能修改变量（如要修改其成员变量），在大多时候也是可以了，但总让人觉得不是一种完美的实现方法。有没有可以修改的实现方法呢，答案是有的，可以使用BaseManager。示例代码如下。

import multiprocessing
from multiprocessing.managers import BaseManager
import threading# 锁可以通过global也可以在Process中传无所谓
share_lock = threading.Lock()# 定义一个要共享实例化对象的类
class Test():def __init__(self):self.test_list = ["start flag"]def test_function(self,arg):self.test_list.append(arg)def print_test_list(self):for item in self.test_list:print(f"{item}")def sub_process(process_name,obj):global share_lockshare_lock.acquire()obj.test_function(f"{process_name}")share_lock.release()obj.print_test_list()passdef main_process():# 如果是想注册open方法这样操作# manager = BaseManager()# # 一定要在start前注册，不然就注册无效# manager.register('open', open)# manager.start()# obj = manager.open("1.txt","a")# 为了更加直接我们直接以一个Test类的实例化对象来演示manager = BaseManager()# 一定要在start前注册，不然就注册无效manager.register('Test', Test)manager.start()obj = manager.Test()process_list = []# 创建进程1process_name = "process 1"tmp_process = multiprocessing.Process(target=sub_process,args=(process_name,obj))process_list.append(tmp_process)# 创建进程2process_name = "process 2"tmp_process = multiprocessing.Process(target=sub_process, args=(process_name,obj))process_list.append(tmp_process)# 启动所有进程for process in process_list:process.start()for process in process_list:process.join()if __name__ == "__main__":main_process()

执行结果如下，可以看到进程1中的修改已表现在进程2中（不过要注意，和多线程一样，如果运算量再大一点进程1并不一定比进程2先执行）：