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2024-12-23 17:15 | 星期一

multiprocess python怎样同步进程

在Python中,可以使用multiprocessing库来实现多进程编程。为了同步进程,你可以使用以下方法:

  1. 使用LockSemaphore

LockSemaphoremultiprocessing库提供的同步原语,可以用来确保在同一时间只有一个进程可以访问共享资源。

示例:使用Lock同步两个进程

import multiprocessing

def worker(lock, i):
    lock.acquire()
    print(f"Process {i} is working")
    lock.release()

if __name__ == "__main__":
    lock = multiprocessing.Lock()
    processes = []

    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(lock, i))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()
  1. 使用QueuePipe

QueuePipemultiprocessing库提供的线程安全的数据结构,可以用来在进程之间传递数据。

示例:使用Queue同步两个进程

import multiprocessing

def worker(queue):
    queue.put("Hello from process")

if __name__ == "__main__":
    queue = multiprocessing.Queue()
    processes = []

    for i in range(2):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue,))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

    print(queue.get())
  1. 使用Event

Eventmultiprocessing库提供的一种同步原语,可以用来通知进程某个事件已经发生。

示例:使用Event同步两个进程

import multiprocessing

def worker(event):
    event.wait()  # 等待事件被设置
    print("Process is working")

if __name__ == "__main__":
    event = multiprocessing.Event()
    processes = []

    for i in range(2):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(event,))
        processes.append(p)
        p.start()

    event.set()  # 设置事件
    for p in processes:
        p.join()

这些方法可以帮助你在多进程编程中实现同步。你可以根据具体需求选择合适的方法来同步进程。

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