多进程共享/同步

Array/ Value

#!/usr/bin python
#coding=utf-8
from multiprocessing import Process,Array,Value

def f(n,a):
    n.value = 3.1415926
    for i in range(5):
        a[i] = -a[i]

if __name__ == '__main__':
    num = Value('d',0.0)
    arr = Array('i',range(10))

    print num.value
    print arr[:]

    p = Process(target=f,args=(num,arr))
    p.start()
    p.join()

    print num.value
    print arr[:]

#!/usr/bin python
#coding=utf-8
from multiprocessing import Process,Array,Value

def f(n,a,raw_list):
    n.value = 3.1415926
    for i in range(5):
        a[i] = -a[i]
    raw_list.append(9999)
    print raw_list[:]

if __name__ == '__main__':
    num = Value('d',0.0)
    arr = Array('i',range(10))
    raw_list = range(10)

    print num.value
    print arr[:]

    p = Process(target=f,args=(num,arr,raw_list))
    p.start()
    p.join()

    print num.value
    print arr[:]
    print raw_list[:]

这个进程pclone了父进程的一份数据，raw_list是它那个进程修改了，但原来父进程的raw_lsit还是原来的值
you understand！！

子进程会复制父进程的数据，所以在子进程里面修改的值在父进程中不会改变的。要使用multiprocessing里面的Array和Value

manager

manager就是一个中介、桥梁(proxy),搭起两个进程数据同步的桥梁。
manager自己就有锁Lock，不用管内部实现机制，直接用就好了。
很好很强大，推荐使用这种方式。
用好python官网文档，一个巨大的资源宝库。

Python Docs
manager

#!/usr/bin python
#coding=utf-8
from multiprocessing import Process,Manager

def f(d,l):
    d['0'] = None
    d['1'] = '111'
    d[2] = 222
    l.reverse()
    print d
    print l[:]

if __name__ == '__main__':
    manager = Manager()
    d = manager.dict()
    l = manager.list(range(10))

    p = Process(target=f,args=(d,l))
    p.start()
    p.join()

    print d
    print l[:]