前言

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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_var
    share_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}")
    pass

def main_process():
    process_list = []
    # 创建进程1
    process_name = "process 1"
    tmp_process = multiprocessing.Process(target=sub_process,args=(process_name,))
    process_list.append(tmp_process)
    # 创建进程2
    process_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

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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}")
    pass

def main_process():
    # 单个值声明方式。typecode是进制类型，C写法和Python写法都可以，见下方表格；value是初始值。
    # 这种单值形式取值赋值需要通过get()/set()方法进行，不能直接如一般变量那样取值赋值
    # 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")
    # 声明一个进程级共享锁
    # 不要给多进程传threading.Lock()或者queue.Queue()等使用线程锁的变量，得用其进程级相对应的类
    # 不然会报如“TypeError: can't pickle _thread.lock objects”之类的报错
    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）：

如果是字符串类型，typecode可为以下第一列形式（注意无引号）：

三、共享实例化对象实现方法

1 共享不需要修改实例化对象实现方法----使用global

但我们前面说过global方式不可以修改，但读还是没问题的；

所以对象引用还是可以使用global方式。

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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_lock
    share_lock.acquire()
    file_obj.writelines(f"{process_name}")
    share_lock.release()
    pass

def main_process():
    process_list = []
    # 创建进程1
    process_name = "process 1"
    tmp_process = multiprocessing.Process(target=sub_process,args=(process_name,))
    process_list.append(tmp_process)
    # 创建进程2
    process_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()

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_lock
    share_lock.acquire()
    obj.test_function(f"{process_name}")
    share_lock.release()
    obj.print_test_list()
    pass

def 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()
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    process_list = []
    # 创建进程1
    process_name = "process 1"
    tmp_process = multiprocessing.Process(target=sub_process,args=(process_name,obj))
    process_list.append(tmp_process)
    # 创建进程2
    process_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）：

尾语

好了，今天的分享就差不多到这里了！

对下一篇大家想看什么，可在评论区留言哦！看到我会更新哒(ง •_•)ง

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