一个程序,该程序创建在可连接队列上工作的多个进程Q
,并且最终可能会操纵全局字典D
来存储结果。(因此,每个子进程都可以D
用来存储其结果,并查看其他子进程正在产生什么结果)
如果我在子进程中打印字典D
,则可以看到对它进行的修改(即在D
上)。但是在主流程加入Q
之后,如果我打印D,那就是空洞的字典!
我了解这是同步/锁定问题。有人可以告诉我这里发生了什么,如何同步对D
的访问?
普遍的答案涉及使用Manager
对象。改编自文档:
from multiprocessing import Process, Manager
def f(d):
d[1] += '1'
d['2'] += 2
if __name__ == '__main__':
manager = Manager()
d = manager.dict()
d[1] = '1'
d['2'] = 2
p1 = Process(target=f, args=(d,))
p2 = Process(target=f, args=(d,))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
print d
输出:
$ python mul.py
{1: '111', '2': 6}
我使用的是Python多处理,更准确地说 这种方法具有巨大的内存消耗;几乎消耗了我所有的RAM(此时它变得非常慢,因此使多重处理变得非常无用)。我认为问题在于是一个巨大的对象(一个大型pandas数据文件),每个进程都要复制它。我尝试使用共享数据文件,而不复制 我是第一次使用多重处理,也许我的理解还不够好。实际上是在这种情况下使用的正确方法吗?我已经看到了其他的建议(例如队列),但现在有点困惑。共
我想在多个python进程之间共享。以便从其他python进程发送。 如何跨多个python进程共享。 代码如下: 目标是从通道从其他python进程发送。
问题内容: 我们遇到了适用于多线程的方案。 在主线程中,执行一些逻辑操作并更新数据库,在某种程度上,它将调用另一个服务来更新数据库,该服务在另一个线程中运行。 我们希望两个线程共享同一个事务,这意味着任何一个线程中的任何一个操作都将失败,那么另一个线程中的该操作也将被回滚。 但是工作了几天,我发现一些帖子说JTA不支持多线程。当前我们使用Bitronix作为JTA提供者,有没有人知道Bitroni
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问题内容: 我想像这样在多个线程之间共享一个变量: 我想在主线程和帮助线程之间共享,这是我创建的两个不同的Java类。有什么办法吗?谢谢! 问题答案: 二者并可以参照包含该变量的类。 然后,可以使该变量为 volatile ,这意味着 对该变量的更改在两个线程中立即可见。 有关更多信息,请参见本文。 易变变量 共享已同步的可见性功能,但不共享原子性功能。这意味着线程将自动 查看volatile变量