如何在多处理中同步访问共享字典

在多处理环境中，多个进程可能需要访问共享数据，例如字典。但是，如果未实现适当的同步机制，则可能会出现竞争条件，从而导致数据不可靠或损坏。

考虑这样一个场景：多个子进程在处理共享队列 Q 时访问全局字典 D。最初，该字典似乎存储子进程修改的结果。然而，一旦主进程加入Q，字典D就变空了。

这个问题源于多处理的异步本质。每个子进程都有自己的内存空间，如果没有适当的同步，对共享变量所做的修改可能不会立即对其他进程可见。

使用管理器对象进行同步

在多处理中同步访问共享数据的常见解决方案是使用 Manager 对象。 Manager 提供可供所有参与进程访问的共享内存段。

以下是使用 Manager 实现同步的方法：

from multiprocessing import Process, Manager

def f(d):
    d[1]  = '1'
    d['2']  = 2

if __name__ == '__main__':
    manager = Manager()

    d = manager.dict()
    d[1] = '1'
    d['2'] = 2

    p1 = Process(target=f, args=(d,))
    p2 = Process(target=f, args=(d,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

    print(d)

在此示例中，Manager 对象创建一个共享字典 d，两个子进程都可以访问该字典。当子进程修改字典时，其他进程会立即看到更改。

输出：

$ python mul.py
{1: '111', '2': 6}

此输出表明子进程已成功同步和更新共享字典。