很多时候,我们需要在多个进程中同时写一个文件,如果不加锁机制,就会导致写文件错乱
这个时候,我们可以使用multiprocessing.Lock()
我一开始是这样使用的:
import multiprocessing lock = multiprocessing.Lock() class MatchProcess(multiprocessing.Process): def __init__(self, threadId, mfile, lock): multiprocessing.Process.__init__(self) self.threadId = threadId self.mfile = mfile self.lock = lock def run(self): while True: self.lock.acquire() try: self.mfile.write('111111111111111111' + '\n') finally: self.lock.release() if __name__ == '__main__': mf = open('test.lst', 'w') for i in range(15): p = MatchProcess(i, mf, lock) p.start()
发现这种方式,锁并没有起作用, 文件内容依然出现了错乱(注意,我这里写的1111是示例,我的代码实际写的其他内容)
所以这种方式,虽然lock通过参数传到了每个进程中,但是我们知道进程之间是不共享内存的,所以我理解应该是每个进程获得的锁其实是不同的, 所以无法对写文件起到加锁的效果
进程池是否可行呢,于是做了如下尝试
def run(line): lock.acquire() try: mfile.write('111111111111111111' + '\n') finally: lock.release() sf = open('test.lst', 'r') data_lst = list() for line in sf: line = line.strip() data_lst.append(line) pool = Pool(15) pool.map_async(run, data_lst) #map_async方法会将data_lst这个可迭代的对象里面的每个元素依次传入run方法来执行 pool.close() pool.join() print 'over'
但是注意:
pool.close() pool.join()
这两行代码必不可少,否则,主进程执行完毕后会退出,导致整个进程结束
所以在整个进程全部执行完毕后,才会打印出over
但是这种方式,发现,锁仍然不起作用
最后采用了如下方式:
def run(line): mfile = open('test2.lst', 'a') lock.acquire() try: mfile.write('111111111111111111' + '\n') finally: lock.release() sf = open('test.lst', 'r') data_lst = list() for line in sf: line = line.strip() data_lst.append(line) pList = [] for line in line_lst: p = multiprocessing.Process(target=run, args=(line, lock)) p.start() pList.append(p) for p in pList: p.join()
是亲测发现,这种方式,锁的确起作用了,在每次写入数据量很大的情况下,速度很慢
但是一个比较恶心的问题是,我一开始试图将文件打开后通过Process对象的args参数传入到run方法中,但是发现数据无法写入到文件中,见鬼,这个问题我还没搞明白
无耐,只能采取上面的笨方法,在每次写入的时候打开然后写入,这肯定不是明智的做法,如果有更好的办法,请留言我
也就是说,文件打开后传入,是无效的,那么可以将文件名传入,然后在run方法中每次写的时候先打开,写入后关闭应该也是可行的。
但是为什么我文章采用的第一种方式,也是文件打开后传入,却是可行的。
以上这篇对Python的多进程锁的使用方法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
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