python进程间共享数据的方法

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def worker(num, mystr, arr):
    num.value *= 2
    mystr.value = "ok"
    for i in range(len(arr)):
        arr[i] = arr[i] * (-1) + 1.5

def dump_vars(num, mystr, arr):
    print 'num: ', num.value
    print 'str: ', mystr[:]
    print 'arr: ', arr[:]

if __name__=='__main__':
    num = Value('i', 5)
    mystr = Array('c', 'just for test')
    arr = Array('d', [1.0, 1.5, -2.0])
    dir(str)
    print 'init value'
    dump_vars(num, mystr, arr)

    ps = [Process(target=worker, args=(num, mystr, arr)) for x in range(3)]
    for p in ps:
        p.start()
    for p in ps:
        p.join()

    print
    print 'after all workers finished'
    dump_vars(num, mystr, arr)

上述代码打印结果：

注意看红色框住的内容，多次测试我发现，在共享字符串的时候，在主进程中的初始化决定了这个字符串的长度，

创建后字符串的长度固定不变，相当于把这个字符串所在的地址复制给一个指针，并且在字符串的首地址记录了自身的长度，

在以后读取这个值的时候就会去读取那一段固定长度的内容，而不管现在的新内容长度是多少，举个例子：

比如我们在主进程初始化一段字符串  "abcde",一旦初始化，长度就固定了，现在长度是5，然后我们在其他进程赋值，我们尝试赋值为

"abcdefg",此时执行会报错，因为长度超标了，我们在赋值为 "yes"，最后输出结果为 "yes&efg"(此处的&是代表一个不可显示的字符，不同的环境下显示不同，有可能显示空格，有可能显示null)。也就是说长短都不行，必须和初始化字符串等长。

于是得出这样一个结论，如果你要共享一个字符串，那么在子进程中赋值时必须赋值长度相当的字符串。建议在子进程中可以先检查字符串长度，然后在根据需要拼接指定长度的字符串

上面的分析建立在下面的基础上，请先看下面的基本用法：

多进程间共享数据，可以使用 multiprocessing.Value 和 multiprocessing.Array

Value(typecode_or_type, *args[, lock])
Value函数返回一个shared memory包装类，其中包含一个ctypes对象
typecode_or_type typecode列表如下
------------------------------------------------------------------
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        long
'l'         signed long         int
'L'         unsigned long       long
'f'         float       float
'd'         double      float
---------------------------------------------------------
Array(typecode_or_type, size_or_initializer, *, lock=True)
lock 默认值是True：创建一个新的lock来控制对value的访问。该参数也可以是 multiprocessing.Lock 或 multiprocessing.RLock 对像，用来控制对value的访问

感谢各位的阅读，以上就是“python进程间共享数据的方法”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对python进程间共享数据的方法这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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