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在 Python 中,可以使用 multiprocessing 模塊提供的共享內存和進程間通信來實現同步操作。以下是一種常用的方法來同步共享內存中的數據:
- 使用 multiprocessing 模塊創建共享內存對象:
import multiprocessing
# 創建共享內存
shared_value = multiprocessing.Value('i', 0)
shared_array = multiprocessing.Array('i', [0, 0, 0])
- 使用鎖來控制對共享內存的訪問:
lock = multiprocessing.Lock()
def update_shared_value(value, lock):
with lock:
shared_value.value = value
def update_shared_array(index, value, lock):
with lock:
shared_array[index] = value
- 在多個進程中使用共享內存對象和鎖來同步操作:
process1 = multiprocessing.Process(target=update_shared_value, args=(10, lock))
process2 = multiprocessing.Process(target=update_shared_array, args=(1, 20, lock))
process1.start()
process2.start()
process1.join()
process2.join()
print(shared_value.value)
print(shared_array[:])
在這個例子中,我們創建了一個整數類型的共享內存對象 shared_value 和一個整數數組類型的共享內存對象 shared_array。然后,我們使用鎖來確保在更新共享內存對象時的原子性操作。最后,我們在兩個進程中分別更新 shared_value 和 shared_array,并在主進程中輸出最終的數據。
通過這種方式,我們可以實現在多個進程之間共享內存并進行同步操作。
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正文完