python 进程共享变量

在Python中，多进程编程时要实现进程间的共享变量，可以使用multiprocessing模块中的Value和Array来实现。Value用于共享一个单一的值，而Array用于共享一个数组。这两个类都是通过共享内存来实现进程间的数据共享。

下面是一个示例代码，展示了如何在多进程中共享变量：

from multiprocessing import Process, Value

def worker1(x):
    x.value += 1
    print(f"x in worker1: {x.value}")

def worker2(x):
    x.value += 1
    print(f"x in worker2: {x.value}")

if __name__ == '__main__':
    x = Value('i', 0)  # 创建一个共享整数变量
    p1 = Process(target=worker1, args=(x,))
    p2 = Process(target=worker2, args=(x,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()
    print(f"x in main: {x.value}")

在这个示例中，我们使用Value('i', 0)创建了一个共享整数变量x。在worker1和worker2函数中，我们通过x.value来访问和修改共享变量x的值。最后，在主进程中打印出了共享变量x的值。

通过使用Value和Array，我们可以在多进程编程中实现共享变量的目标。这样，不同的进程就可以访问和修改同一个变量，实现了数据的共享。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python多进程中共享全局变量：实现多进程全局变量](https://blog.csdn.net/update7/article/details/129808004)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python3 多进程共享变量实现方法](https://blog.csdn.net/whatday/article/details/103472673)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]