一、进程之间的数据共享
展望未来，基于消息传递的并发编程是大势所趋
即便是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合，通过消息队列交换数据。
这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求，还可以扩展到分布式系统中。
但进程间应该尽量避免通信，即便需要通信，也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题。
以后我们会尝试使用数据库来解决现在进程之间的数据共享问题。
1.1 Manager模块介绍
进程间数据是独立的，可以借助于队列或管道实现通信，二者都是基于消息传递的。
虽然进程间数据独立，但可以通过Manager实现数据共享，事实上Manager的功能远不止于此。
A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other processes to manipulate them using proxies.
A manager returned by Manager() will support types list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array.
1.2 Manager例子
from multiprocessing import Manager,Process,Lock
def work(d,lock):
with lock: # 不加锁而操作共享的数据,肯定会出现数据错乱
d['count']-=1
if __name__ == '__main__':
lock=Lock()
with Manager() as m:
dic=m.dict({'count':100})
p_l=[]
for i in range(100):
p=Process(target=work,args=(dic,lock))
p_l.append(p)
p.start()
for p in p_l:
p.join()
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