Python多进程中如何使用锁保证共享变量的原子操作？

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分享多进程操作共享变量的原子操作

在 python 多进程处理中，协调多个进程同时访问共享变量要保持原子性十分关键。为了解决这个问题，我们可以使用 concurrent.futures 模块中的 lock 对象。

1. 创建 manager 和 lock

我们首先创建一个 manager 对象，它允许多个进程共享数据。然后，我们创建一个 lock 对象，它将用于保护对共享变量的访问。

2. 使用锁进行原子操作

在进程中操作共享变量时，我们可以使用 with 语句将 lock 作为上下文管理器。这将确保每次共享变量被更改时只允许一个进程访问它，从而保持原子操作。

修正后的代码示例：

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import ctypes
from multiprocessing import Manager, Lock
import os

# 创建 Manager 和 Lock
manager = Manager()
m = manager.Value(ctypes.c_int, 0)
lock = manager.Lock()

def calc_number(x: int, y: int, _m, total_tasks: int, _lock):
    # 模拟耗时任务函数
    # 模拟耗时计算
    res = x ** y
    
    # 用锁来保证原子操作
    with _lock:
        _m.value += 1
        current_value = _m.value
    
    # 当总任务数量和_m.value相等的时候, 通知第三方任务全部做完了
    if current_value == total_tasks:
        print(True)
    
    print(f"m_value: {current_value}, p_id: {os.getpid()}, res: {res}")

def main():
    # 任务参数
    t1 = (100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800)
    t2 = (80, 70, 60, 50, 40, 30, 20, 10)

    len_t = len(t1)

    # 多进程执行任务
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=len_t) as executor:
        for x, y in zip(t1, t2):
            executor.submit(calc_number, x, y, m, len_t, lock)

if __name__ == "__main__":
    main()

这将确保多个进程每次只修改共享变量 m_value，从而实现原子操作。

终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《Python多进程中如何使用锁保证共享变量的原子操作？》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~公众号也会发布文章相关知识，快来关注吧！