python多进程数据共享

在Python中，实现多进程数据共享有两种方式：共享内存和使用数据管理器（Manager）。对于共享内存，可以使用multiprocessing模块的Array和Value来创建共享的数组和值。例如，可以使用multiprocessing.Array来创建一个共享的整型数组。在这种情况下，子进程可以修改数组的值，主进程也会跟着改变。另一种方式是使用数据管理器（Manager），它提供了一种更高级的数据共享方式。通过使用multiprocessing模块的Manager类，可以创建一个可以跨进程访问的共享对象，比如列表、字典等。这种方式可以在多个进程之间共享数据，并且可以进行相应的同步操作来确保数据的一致性。具体实现可以参考相关文档和教程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【Python并发】【Python多进程(三)】进程间数据共享](https://blog.csdn.net/bqw18744018044/article/details/104739000)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python 进程之间共享数据](https://blog.csdn.net/dati4434/article/details/102201871)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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