Python multiprocessing.Manager介绍和实例（进程间共享数据）

Python中进程间共享数据，处理基本的queue，pipe和value+array外，还提供了更高层次的封装。使用multiprocessing.Manager可以简单地使用这些高级接口。

Manager()返回的manager对象控制了一个server进程，此进程包含的python对象可以被其他的进程通过proxies来访问。从而达到多进程间数据通信且安全。

Manager支持的类型有list,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Queue,Value和Array。

1） Manager的dict，list使用

import multiprocessing
import time

def worker(d, key, value):
    d[key] = value

if __name__ == '__main__':
    mgr = multiprocessing.Manager()
    d = mgr.dict()
    jobs = [ multiprocessing.Process(target=worker, args=(d, i, i*2))
             for i in range(10)
             ]
    for j in jobs:
        j.start()
    for j in jobs:
        j.join()
    print ('Results:' )
    for key, value in enumerate(dict(d)):
        print("%s=%s" % (key, value))
       
# the output is :
# Results:
# 0=0
# 1=1
# 2=2
# 3=3
# 4=4
# 5=5
# 6=6
# 7=7
# 8=8
# 9=9
</div>

上面为manager.dict的使用实例。

2）namespace对象没有公共的方法，但是有可写的属性。

然而当使用manager返回的namespace的proxy的时候，_属性值属于proxy，跟原来的namespace没有关系。
>>> manager = multiprocessing.Manager()
>>> Global = manager.Namespace()
>>> Global.x = 10
>>> Global.y = 'hello'
>>> Global._z = 12.3    # this is an attribute of the proxy
>>> print(Global)
Namespace(x=10, y='hello')
</div>