multiprocessing.Manager().list() 介绍

multiprocessing.Manager().list() 是一个用于多进程编程的 Python 模块，它允许多个进程之间共享数据。list() 创建了一个可以在多进程中访问和修改的列表对象。通过使用 multiprocessing.Manager() 对象，可以创建各种共享对象，如字典、队列等。这个模块在分布式计算和高性能计算中得到广泛应用。

相关问题

用 multiprocessing.Manager.list()创建多维列表并用multiprocessing.apply_async修改里面的元素

可以使用`multiprocessing.Manager.list()`创建多维列表，然后使用`multiprocessing.Pool`和`multiprocessing.Manager`结合起来使用。

以下是一个示例代码，可以创建一个2x3的多维列表，然后使用`apply_async()`函数修改其中的元素：

import multiprocessing

def modify_list(l, i, j, value):
    l[i][j] = value

if __name__ == '__main__':
    manager = multiprocessing.Manager()
    my_list = manager.list([[0, 0, 0], [0, 0, 0]])

    with multiprocessing.Pool() as pool:
        for i in range(len(my_list)):
            for j in range(len(my_list[i])):
                pool.apply_async(modify_list, (my_list, i, j, i+j))

        pool.close()
        pool.join()

    print(my_list)

在这个示例中，我们首先创建了一个2x3的多维列表`my_list`，然后使用`multiprocessing.Pool`创建了一个进程池。我们遍历了列表中的所有元素，然后使用`apply_async()`函数异步地调用`modify_list()`函数，将`my_list`、行索引、列索引和一个值作为参数传递。

`modify_list()`函数接收这些参数，并将值赋给多维列表的相应元素。注意，由于`my_list`是一个共享对象，所以我们可以在不同的进程中修改它。

最后，我们等待所有进程完成后，打印修改后的多维列表。输出应为：

[[0, 1, 2], [1, 2, 3]]

在类里面调用multiprocessing.apply_async和multiprocessing.Manager的示例

以下是一个示例代码，展示如何在类中使用`multiprocessing.apply_async`和`multiprocessing.Manager`：

import multiprocessing

class MyManager(object):
    def __init__(self):
        self.manager = multiprocessing.Manager()
        self.my_list = self.manager.list()

    def add_item(self, item):
        self.my_list.append(item)

    def process_item(self, item):
        # Do some processing on the item
        return processed_item

    def process_items(self):
        with multiprocessing.Pool() as pool:
            for item in self.my_list:
                pool.apply_async(self.process_item, args=(item,), callback=self.add_item)

        # Wait for all processes to finish
        pool.close()
        pool.join()

if __name__ == '__main__':
    manager = MyManager()
    manager.add_item('item1')
    manager.add_item('item2')
    manager.process_items()
    print(manager.my_list)

在这个示例中，我们首先创建了一个`MyManager`类，并在类的构造函数中初始化了一个`multiprocessing.Manager`对象和一个共享列表`my_list`。然后，我们定义了一个`add_item`方法，用于向共享列表中添加新的项目。

接下来，我们定义了`process_item`方法，该方法对每个项目进行处理，并返回处理后的结果。

最后，我们定义了`process_items`方法，该方法使用`multiprocessing.Pool`创建一个进程池，并使用`apply_async`方法异步处理每个项目。我们还将`add_item`方法作为回调函数传递给`apply_async`，以便在处理完成后将结果添加到共享列表中。

在主函数中，我们创建了一个`MyManager`对象，并向其中添加了两个项目。然后，我们调用了`process_items`方法来处理这些项目，并在处理完成后打印了共享列表中的所有项目。